Effects of protein maturation on the noise in gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescent proteins are frequently used as reporters for gene expression in living cells, either by being expressed in tandem with a protein of interest or through the creation of fusion proteins. The data yielded by the fluorescence output are of considerable interest in efforts to formulate quantitative models of cellular behavior underway in fields such as systems biology and synthetic biology. An often neglected aspect of these proteins, however, is their maturation: Before a fluorescent protein can generate a fluorescent signal, it must mature through a series of steps (folding, cyclization, and oxidation) that may take from many minutes to over a day. The presence of these maturation steps creates a distinction between the observed gene expression profile and the actual profile. We examine this effect through a simplified gene expression model and conclude that fluorescent protein maturation can have significant effects on estimates of both the mean protein levels and the variability in gene expression. The model shows that in many regimes, the observed variability will be increased by the maturation process, but indicates the existence of regimes in which the observed variability will actually be less than the true variability of the target protein. The latter effect arises from a low-pass filtering effect introduced by the chain of maturation reactions. The results suggest that the maturation of fluorescent proteins should be taken into account when using such proteins as quantitative indicators of gene expression levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».