Statistical lower bounds on protein copy number from fluorescence expression images
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Fluorescence imaging has become a commonplace for quantitatively measuring mRNA or protein expression in cells and tissues. However, such expression data are usually relative-absolute concentrations or molecular copy numbers are typically not known. While this is satisfactory for many applications, for certain kinds of quantitative network modeling and analysis of expression noise, absolute measures of expression are necessary. RESULTS: We propose two methods for estimating molecular copy numbers from single uncalibrated expression images of tissues. These methods rely on expression variability between cells, due either to steady-state fluctuations or unequal distribution of molecules during cell division, to make their estimates. We apply these methods to 152 protein fluorescence expression images of Drosophila melanogaster embryos during early development, generating copy number estimates for 14 genes in the segmentation network. We also analyze the effects of noise on our estimators and compare with empirical findings. Finally, we confirm an observation of Bar-Even et al., made in the much different setting of Saccharomyces cerevisiae, that steady-state expression variance tends to scale with mean expression. AVAILABILITY: The data are all drawn from FlyEx (explained within), and is available at http://flyex.ams.sunysb.edu/FlyEx/.
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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 ».