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Enregistrement W2135102498 · doi:10.1093/genetics/165.3.997

Phenotypic and Transcriptional Plasticity Directed by a Yeast Mitogen-Activated Protein Kinase Network

2003· article· en· W2135102498 sur OpenAlexaff
Ashton Breitkreutz, Lorrie Boucher, Bobby‐Joe Breitkreutz, Mujahid Sultan, Igor Jurišica, Mike Tyers

Notice bibliographique

RevueGenetics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer ResearchLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPhenotypeGeneticsProtein kinase AYeastMitogen-activated protein kinaseSaccharomyces cerevisiaeKinaseCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The yeast pheromone/filamentous growth MAPK pathway mediates both mating and invasive-growth responses. The interface between this MAPK module and the transcriptional machinery consists of a network of two MAPKs, Fus3 and Kss1; two regulators, Rst1 and Rst2 (a.k.a. Dig1 and Dig2); and two transcription factors, Ste12 and Tec1. Of 16 possible combinations of gene deletions in FUS3, KSS1, RST1, and RST2 in the sigma1278 background, 10 display constitutive invasive growth. Rst1 was the primary negative regulator of invasive growth, while other components either attenuated or enhanced invasive growth, depending on the genetic context. Despite activation of the invasive response by lesions at the same level in the MAPK pathway, transcriptional profiles of different invasive mutant combinations did not exhibit a unified program of gene expression. The distal MAPK regulatory network is thus capable of generating phenotypically similar invasive-growth states (an attractor) from different molecular architectures (trajectories) that can functionally compensate for one another. This systems-level robustness may also account for the observed diversity of signals that trigger invasive growth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations36
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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