Mathematical modeling of the <i>apo</i> and <i>holo</i> transcriptional regulation in <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Transcription factors (TFs) modulate gene expression as a consequence of internal or exogenous changes in cell signaling. TFs can bind to DNA either with their effector bound (holo conformation), or as free proteins (apo conformation). With the aim of contributing to the understanding of the evolutionary fitness and organizational principles behind the different TF conformations, we inquire into the origins of these conformational differences by analyzing these two TF conformations from the perspective of Savageau's demand theory. For the control of a gene whose function is in high demand, we found that evolutionary constraints are responsible for activator TFs binding to DNA mainly in holo conformation whereas apo activation is under-represented. The mathematically controlled comparison of the apo and holo conformations reveals formal and evolutionary arguments in favor of this TF control asymmetry, which suggests that evolution favors holo activation under environmental conditions commonly found by E. coli in the human digestive tract. Specifically, the sensibility analysis performed for the holo conformation, in the positive mode of regulation, shows that the wild-type is more robust for situations where realizable changes in the model's parameters favored a better performance under non-stressful environmental conditions commonly found by E. coli in the human digestive tract. By contrast, the positive apo conformation is better adapted to adverse situations. On the other hand, the sensibility analysis performed for the negative mode of regulation showing none of the TF active conformations presents an advantage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».