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Enregistrement W2116634464 · doi:10.1139/g00-050

Improving synthetic lethal screens by regulating the yeast centromere sequence

2000· article· en· W2116634464 sur OpenAlexaffvenue
Leslie Barbour, Yu Zhu, Wei Xiao

Notice bibliographique

RevueGenome · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmidBiologyGeneticsGeneYeastGenetic screenCentromerePopulationMutantMolecular biologyChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synthetic lethal screen is a useful method in identifying novel genes functioning in an alternative pathway to the gene of interest. The current synthetic lethal screen protocol in yeast is based on a colony-sectoring assay that allows direct visualization of mutant colonies among a large population by their inability to afford plasmid loss. This method demands an appropriate level of stability of the plasmid carrying the gene of interest. YRp-based plasmids are extremely unstable and complete plasmid loss occurs within a few generations. Consequently, YCp plasmids are the vector of choice for synthetic lethal screens. However, we found that the high-level stability of YCp plasmids resulted in a large number of false positives that must be further characterized. In this study, we attempt to improve the existing synthetic lethal screen protocol by regulating the plasmid stability and copy number. It was found that by placing a yeast centromere sequence under the control of either inducible or constitutive promoters, plasmid stability can be significantly decreased. Hence, altering the conditions under which yeast cells carrying the plasmid PGAL1-CEN4 were cultivated allowed us to develop a method that eliminated virtually 100% of false positives and drastically reduced the time required to carry out a synthetic lethal screen.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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