Functional Analysis With a Barcoder Yeast Gene Overexpression System
Notice bibliographique
Résumé
Systematic analysis of gene overexpression phenotypes provides an insight into gene function, enzyme targets, and biological pathways. Here, we describe a novel functional genomics platform that enables a highly parallel and systematic assessment of overexpression phenotypes in pooled cultures. First, we constructed a genome-level collection of ~5100 yeast barcoder strains, each of which carries a unique barcode, enabling pooled fitness assays with a barcode microarray or sequencing readout. Second, we constructed a yeast open reading frame (ORF) galactose-induced overexpression array by generating a genome-wide set of yeast transformants, each of which carries an individual plasmid-born and sequence-verified ORF derived from the Saccharomyces cerevisiae full-length EXpression-ready (FLEX) collection. We combined these collections genetically using synthetic genetic array methodology, generating ~5100 strains, each of which is barcoded and overexpresses a specific ORF, a set we termed "barFLEX." Additional synthetic genetic array allows the barFLEX collection to be moved into different genetic backgrounds. As a proof-of-principle, we describe the properties of the barFLEX overexpression collection and its application in synthetic dosage lethality studies under different environmental conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».