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Enregistrement W2120160624 · doi:10.1098/rsfs.2013.0076

It is not the parts, but how they interact that determines the behaviour of circadian rhythms across scales and organisms

2014· article· en· W2120160624 sur OpenAlexfundno aff
Daniel DeWoskin, Weihua Geng, Adam R. Stinchcombe, Daniel B. Forger

Notice bibliographique

RevueInterface Focus · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésCircadian clockBistabilityCircadian rhythmBiologySystems biologyNeurosporaCoupling (piping)Transcription factorComputational biologyBiological systemNeurosciencePhysicsGeneGeneticsNeurospora crassa

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological rhythms, generated by feedback loops containing interacting genes, proteins and/or cells, time physiological processes in many organisms. While many of the components of the systems that generate biological rhythms have been identified, much less is known about the details of their interactions. Using examples from the circadian (daily) clock in three organisms, Neurospora, Drosophila and mouse, we show, with mathematical models of varying complexity, how interactions among (i) promoter sites, (ii) proteins forming complexes, and (iii) cells can have a drastic effect on timekeeping. Inspired by the identification of many transcription factors, for example as involved in the Neurospora circadian clock, that can both activate and repress, we show how these multiple actions can cause complex oscillatory patterns in a transcription-translation feedback loop (TTFL). Inspired by the timekeeping complex formed by the NMO-PER-TIM-SGG complex that regulates the negative TTFL in the Drosophila circadian clock, we show how the mechanism of complex formation can determine the prevalence of oscillations in a TTFL. Finally, we note that most mathematical models of intracellular clocks model a single cell, but compare with experimental data from collections of cells. We find that refitting the most detailed model of the mammalian circadian clock, so that the coupling between cells matches experimental data, yields different dynamics and makes an interesting prediction that also matches experimental data: individual cells are bistable, and network coupling removes this bistability and causes the network to be more robust to external perturbations. Taken together, we propose that the interactions between components in biological timekeeping systems are carefully tuned towards proper function. We also show how timekeeping can be controlled by novel mechanisms at different levels of organization.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,250 · 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
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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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