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Enregistrement W2105057212 · doi:10.1126/science.1106914

Gene Regulation at the Single-Cell Level

2005· article· en· W2105057212 sur OpenAlexaff
Nitzan Rosenfeld, Jonathan W. Young, Uri Alon, Peter S. Swain, Michael B. Elowitz

Notice bibliographique

RevueScience · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensWilliam Osler Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneReporter geneBiologyFunction (biology)Escherichia coliFusion geneTranscription (linguistics)Fusion proteinComputational biologyCell biologyLimitingGreen fluorescent proteinTranscription factorCellGeneticsGene expressionRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quantitative relation between transcription factor concentrations and the rate of protein production from downstream genes is central to the function of genetic networks. Here we show that this relation, which we call the gene regulation function (GRF), fluctuates dynamically in individual living cells, thereby limiting the accuracy with which transcriptional genetic circuits can transfer signals. Using fluorescent reporter genes and fusion proteins, we characterized the bacteriophage lambda promoter P(R) in Escherichia coli. A novel technique based on binomial errors in protein partitioning enabled calibration of in vivo biochemical parameters in molecular units. We found that protein production rates fluctuate over a time scale of about one cell cycle, while intrinsic noise decays rapidly. Thus, biochemical parameters, noise, and slowly varying cellular states together determine the effective single-cell GRF. These results can form a basis for quantitative modeling of natural gene circuits and for design of synthetic ones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 130
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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