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Enregistrement W2068271774 · doi:10.4161/sysb.24471

Long loops of information flow in genetic networks highlight an inherent directionality

2013· article· en· W2068271774 sur OpenAlexaff
Royi Itzhack, Lea Tsaban, Yoram Louzoun

Notice bibliographique

RevueSystems Biomedicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirectionalitySwap (finance)Computer scienceInformation flowDegree distributionClustering coefficientGenetic networkFlow networkTopology (electrical circuits)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionCluster analysisMathematicsCombinatoricsGeneComplex networkBiologyGeneticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic networks integrate the reported interactions between genes into a global view of the transcription regulation. These networks contain, beyond each specific interaction, the information flow between genes and groups of genes that determine the cellular response to different stimuli. The flow of information in such networks is based on the structure of the directed interactions paths, and is not obviously decipherable from the number of paths between genes in the network, which grows exponentially with the number of nodes. We show here that the directional large scale information flow in genetic networks can be understood by combining the cycle (closed walk in graph theory terms) length and distance distributions. These properties are highly sensitive to the effect of flipping the direction of a small number of random edges. Here we focus on cycles composed of back and forth minimal paths between a pair of nodes that we further denote as loops. Intra-cellular networks contain a surprisingly large number of long directed loops that can carry information through multiple components of the network, and in parallel a surprisingly small number of short loops. The direction of practically every edge affects the network’s loop length distribution and the flow of information in the network. Swapping the direction of even 2.5% of the edges in regulatory genetic networks from their target to their source drastically reduces the number of long directed loops. All other properties tested here, such as the clustering coefficient or the degree distributions, are practically not affected by a swap of even 50% of edges. We propose a model of information flow to explain this hyper-sensitivity of the loop length distribution to the direction of edges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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