The Genetic Landscape of a Cell

2010· article· en· 2 247 citations· W2133102806 sur OpenAlex· 10.1126/science.1180823

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,003

Tête enseignante GPT0,203

Écart entre enseignants: 0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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 découle

Résumé

A genome-scale genetic interaction map was constructed by examining 5.4 million gene-gene pairs for synthetic genetic interactions, generating quantitative genetic interaction profiles for approximately 75% of all genes in the budding yeast, Saccharomyces cerevisiae. A network based on genetic interaction profiles reveals a functional map of the cell in which genes of similar biological processes cluster together in coherent subsets, and highly correlated profiles delineate specific pathways to define gene function. The global network identifies functional cross-connections between all bioprocesses, mapping a cellular wiring diagram of pleiotropy. Genetic interaction degree correlated with a number of different gene attributes, which may be informative about genetic network hubs in other organisms. We also demonstrate that extensive and unbiased mapping of the genetic landscape provides a key for interpretation of chemical-genetic interactions and drug target identification.

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.

La notice

Revue: Science
Thématique: Bioinformatics and Genomic Networks
Domaine: Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Établissements canadiens: McGill UniversityLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnaires: National Human Genome Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clés: BiologyPleiotropyGeneComputational biologyGeneticsSaccharomyces cerevisiaeGenomeGene mappingGene interactionGene regulatory networkBiological networkEvolutionary biologyPhenotypeChromosomeGene expression
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2133102806