Comparative analysis of gene expression on mRNA and protein level during development of <b><i>Streptomyces</i></b> cultures by using singular value decomposition
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a comparative systems level analysis of the developmental proteome and transcriptome in the model antibiotic-producing eubacterium Streptomyces coelicolor, cultured on different media. The analysis formulates expression as the superposition of effects of regulatory networks and biological processes which can be identified using singular value decomposition (SVD) of a data matrix formed by time series measurements of expression of individual genes throughout the cell cycle of the bacterium. SVD produces linearly orthogonal factors, each of which can represent an independent system behavior defined by a linear combination of the genes/proteins highly correlated with the corresponding factor. By using SVD of the developmental time series of gene expression, as measured by both protein and RNA levels, we show that on the highest level of control (representing the basic kinetic behavior of the population), the results are identical, regardless of the type of experiment or cultivation method. The results show that this approach is capable of identifying basic regulatory processes independent of the environment in which the organism lives. It also shows that these processes are manifested equally on protein and RNA levels. Biological interpretation of the correlation of the genes and proteins with significant eigenprofiles (representing the highest level kinetic behavior of protein and/or RNA synthesis) revealed their association with metabolic processes, stress responses, starvation, and secondary metabolite production.
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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 ».