Systems level analysis of protein synthesis patterns associated with bacterial growth and metabolic transitions
Notice bibliographique
Résumé
Gene expression databases, acquired by proteomics and transcriptomics, describe physiological and developmental programs at the systems level. Here we analyze proteosynthetic profiles in a bacterium undergoing defined metabolic changes. Streptomyces coelicolor cultured in a defined liquid medium displays four distinct patterns of gene expression associated with growth on glutamate, diauxic transition, and growth on maltose and ammonia that terminates by starvation for nitrogen and entry into stationary phase. Principal component and fuzzy cluster analyses of the proteome database of 935 protein spot profiles revealed principal kinetic patterns. Online linkage of the proteome database (SWICZ) to a protein-function database (KEGG) revealed limited correlations between expression profiles and metabolic pathway activities. Proteins belonging to principal metabolic pathways defined characteristic kinetic profiles correlated with the physiological state of the culture. These analyses supported the concept that metabolic flux was regulated not by individual enzymes but rather by groups of enzymes whose synthesis responded to changes in nutritional conditions. Higher-level regulation is reflected by the distribution of all kinetic profiles into only nine groups. The observation that enzymes representing principal metabolic pathways displayed their own distinctive average kinetic profiles suggested that expression of a "high-flux backbone" may dominate regulation of metabolic flux.
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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 ».