Noise in the segmentation gene network of Drosophila with implications for mechanisms of body axis specification
Notice bibliographique
Résumé
Specification of the anteroposterior (head-to-tail) axis in the fruit fly <i>Drosophila melanogaster</i> is one of the best understood examples of embryonic pattern formation, at the genetic level. A network of some 14 segmentation genes controls protein expression in narrow domains which are the first manifestation of the segments of the insect body. Work in the New York lab has led to a databank of more than 3300 confocal microscope images, quantifying protein expression for the segmentation genes, over a series of times during which protein pattern is developing (http://flyex.ams.sunysb.edu/FlyEx/). Quantification of the variability in expression evident in this data (both between embryos and within single embryos) allows us to determine error propagation in segmentation signalling. The maternal signal to the egg is highly variable, with noise levels more than several times those seen for expression of downstream genes. This implies that error suppression is active in the embryonic patterning mechanism. Error suppression is not possible with the favored mechanism of local concentration gradient reading for positional specification. We discuss possible patterning mechanisms which do reliably filter input noise.
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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 | 0,001 | 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 ».