Rewiring of Transcriptional Regulatory Networks: Hierarchy, Rather Than Connectivity, Better Reflects the Importance of Regulators
Notice bibliographique
Résumé
Network connectivity has been related to essentiality: Highly connected proteins (hubs) are more important for cell growth and survival. Although this is intuitively reasonable, another way to assess the role of a regulator is to assign it to a level within a "chain-of-command" hierarchy. Here, we analyzed the effects of network rewiring events on transcriptional regulatory hierarchies in two species. First, we superimposed the phenotypic effects of tampering with specific genes and their regulatory connections directly onto the hierarchies. To study second-order effects, which involved changes in the level of regulators within the hierarchy upon deletions or insertions of other regulators or connections, we reconstructed modified hierarchies. We found that rewiring events that affected upper levels had a more marked effect on cell proliferation rate and survival than did those involving lower levels. Moreover, we showed that the hierarchical level and type of change better reflected the phenotypic effect of rewiring than did the number of changes. We also investigated other features connected to the importance of upper-level regulators: In particular, relative to lower-level regulators, upper-level regulators exhibited a greater range of expression values across species, had fewer functionally redundant copies, and had a shorter half-life. Overall, our analysis shows that broadly constructed hierarchies may better reflect the importance of regulators for cell growth than classifications based on the number of connections (hubbiness).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».