Putting genetic interactions in context through a global modular decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Genetic interactions provide a powerful perspective into gene function, but our knowledge of the specific mechanisms that give rise to these interactions is still relatively limited. The availability of a global genetic interaction map in Saccharomyces cerevisiae, covering ∼30% of all possible double mutant combinations, provides an unprecedented opportunity for an unbiased assessment of the native structure within genetic interaction networks and how it relates to gene function and modular organization. Toward this end, we developed a data mining approach to exhaustively discover all block structures within this network, which allowed for its complete modular decomposition. The resulting modular structures revealed the importance of the context of individual genetic interactions in their interpretation and revealed distinct trends among genetic interaction hubs as well as insights into the evolution of duplicate genes. Block membership also revealed a surprising degree of multifunctionality across the yeast genome and enabled a novel association of VIP1 and IPK1 with DNA replication and repair, which is supported by experimental evidence. Our modular decomposition also provided a basis for testing the between-pathway model of negative genetic interactions and within-pathway model of positive genetic interactions. While we find that most modular structures involving negative genetic interactions fit the between-pathway model, we found that current models for positive genetic interactions fail to explain 80% of the modular structures detected. We also find differences between the modular structures of essential and nonessential genes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».