Stochastic branching-diffusion models for gene expression
Notice bibliographique
Résumé
A challenge to both understanding and modeling biochemical networks is integrating the effects of diffusion and stochasticity. Here, we use the theory of branching processes to give exact analytical expressions for the mean and variance of protein numbers as a function of time and position in a spatial version of an established model of gene expression. We show that both the mean and the magnitude of fluctuations are determined by the protein's Kuramoto length--the typical distance a protein diffuses over its lifetime--and find that the covariance between local concentrations of proteins often increases if there are substantial bursts of synthesis during translation. Using high-throughput data, we estimate that the Kuramoto length of cytoplasmic proteins in budding yeast to be an order of magnitude larger than the cell diameter, implying that many such proteins should have an approximately uniform concentration. For constitutively expressed proteins that live substantially longer than their mRNA, we give an exact expression for the deviation of their local fluctuations from Poisson fluctuations. If the Kuramoto length of mRNA is sufficiently small, we predict that such local fluctuations become approximately Poisson in bacteria in much of the cell, unless translational bursting is exceptionally strong. Our results therefore demonstrate that diffusion can act to both increase and decrease the complexity of fluctuations in biochemical networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».