Elucidation of Gene-to-Gene and Metabolite-to-Gene Networks inArabidopsis by Integration of Metabolomics andTranscriptomics
Notice bibliographique
Résumé
Since the completion of genome sequences of model organisms, functional identification of unknown genes has become a principal challenge in biology. Post-genomics sciences such as transcriptomics, proteomics, and metabolomics are expected to discover gene functions. This report outlines the elucidation of gene-to-gene and metabolite-to-gene networks via integration of metabolomics with transcriptomics and presents a strategy for the identification of novel gene functions. Metabolomics and transcriptomics data of Arabidopsis grown under sulfur deficiency were combined and analyzed by batch-learning self-organizing mapping. A group of metabolites/genes regulated by the same mechanism clustered together. The metabolism of glucosinolates was shown to be coordinately regulated. Three uncharacterized putative sulfotransferase genes clustering together with known glucosinolate biosynthesis genes were candidates for involvement in biosynthesis. In vitro enzymatic assays of the recombinant gene products confirmed their functions as desulfoglucosinolate sulfotransferases. Several genes involved in sulfur assimilation clustered with O-acetylserine, which is considered a positive regulator of these genes. The genes involved in anthocyanin biosynthesis clustered with the gene encoding a transcriptional factor that up-regulates specifically anthocyanin biosynthesis genes. These results suggested that regulatory metabolites and transcriptional factor genes can be identified by this approach, based on the assumption that they cluster with the downstream genes they regulate. This strategy is applicable not only to plant but also to other organisms for functional elucidation of unknown 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».