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Enregistrement W2133102806 · doi:10.1126/science.1180823

The Genetic Landscape of a Cell

2010· article· en· W2133102806 sur OpenAlexafffund
Michael Costanzo, Anastasia Baryshnikova, Jeremy Bellay, Yungil Kim, Eric D. Spear, Carolyn S. Sevier, Huiming Ding, Judice L.Y. Koh, Kiana Toufighi, Sara Mostafavi, Jeany Prinz, Robert P. St.Onge, Benjamin VanderSluis, Taras Makhnevych, Franco J. Vizeacoumar, Solmaz Alizadeh, Sondra Bahr, Renée L. Brost, Yiqun Chen, Murat Cokol, Raamesh Deshpande, Zhijian Li, Zhen-Yuan Lin, Wendy Liang, Michaela Marback, Jadine Paw, Bryan-Joseph San Luis, Ermira Shuteriqi, Amy H.Y. Tong, Nydia van Dyk, Iain M. Wallace, Joseph A. Whitney, Matthew T. Weirauch, Guoqing Zhong, Hongwei Zhu, Walid A. Houry, Michael Brudno, Sasan Ragibizadeh, Balázs Papp, Csaba Pál, Frederick P. Roth, Guri Giaever, Corey Nislow, Olga G. Troyanskaya, Howard Bussey, Gary D. Bader, Anne‐Claude Gingras, Quaid Morris, Philip M. Kim, Chris A. Kaiser, Chad L. Myers, Brenda Andrews, Charles Boone

Notice bibliographique

RevueScience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensMcGill UniversityLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchWellcome Trust
Mots-clésBiologyPleiotropyGeneComputational biologyGeneticsSaccharomyces cerevisiaeGenomeGene mappingGene interactionGene regulatory networkBiological networkEvolutionary biologyPhenotypeChromosomeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2 247
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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