Unmixing of fluorescence spectra to resolve quantitative time-series measurements of gene expression in plate readers
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To connect gene expression with cellular physiology, we need to follow levels of proteins over time. Experiments typically use variants of Green Fluorescent Protein (GFP), and time-series measurements require specialist expertise if single cells are to be followed. Fluorescence plate readers, however, a standard in many laboratories, can in principle provide similar data, albeit at a mean, population level. Nevertheless, extracting the average fluorescence per cell is challenging because autofluorescence can be substantial. RESULTS: Here we propose a general method for correcting plate reader measurements of fluorescent proteins that uses spectral unmixing and determines both the fluorescence per cell and the errors on that fluorescence. Combined with strain collections, such as the GFP fusion collection for budding yeast, our methodology allows quantitative measurements of protein levels of up to hundreds of genes and therefore provides complementary data to high throughput studies of transcription. We illustrate the method by following the induction of the GAL genes in Saccharomyces cerevisiae for over 20 hours in different sugars and argue that the order of appearance of the Leloir enzymes may be to reduce build-up of the toxic intermediate galactose-1-phosphate. Further, we quantify protein levels of over 40 genes, again over 20 hours, after cells experience a change in carbon source (from glycerol to glucose). CONCLUSIONS: Our methodology is sensitive, scalable, and should be applicable to other organisms. By allowing quantitative measurements on a per cell basis over tens of hours and over hundreds of genes, it should increase our understanding of the dynamic changes that drive cellular behaviour.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle