Motifs, themes and thematic maps of an integrated Saccharomyces cerevisiaeinteraction network
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large-scale studies have revealed networks of various biological interaction types, such as protein-protein interaction, genetic interaction, transcriptional regulation, sequence homology, and expression correlation. Recurring patterns of interconnection, or 'network motifs', have revealed biological insights for networks containing either one or two types of interaction. RESULTS: To study more complex relationships involving multiple biological interaction types, we assembled an integrated Saccharomyces cerevisiae network in which nodes represent genes (or their protein products) and differently colored links represent the aforementioned five biological interaction types. We examined three- and four-node interconnection patterns containing multiple interaction types and found many enriched multi-color network motifs. Furthermore, we showed that most of the motifs form 'network themes' -- classes of higher-order recurring interconnection patterns that encompass multiple occurrences of network motifs. Network themes can be tied to specific biological phenomena and may represent more fundamental network design principles. Examples of network themes include a pair of protein complexes with many inter-complex genetic interactions -- the 'compensatory complexes' theme. Thematic maps -- networks rendered in terms of such themes -- can simplify an otherwise confusing tangle of biological relationships. We show this by mapping the S. cerevisiae network in terms of two specific network themes. CONCLUSION: Significantly enriched motifs in an integrated S. cerevisiae interaction network are often signatures of network themes, higher-order network structures that correspond to biological phenomena. Representing networks in terms of network themes provides a useful simplification of complex biological relationships.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».