High density array screening to identify the genetic requirements for transition metal tolerance in Saccharomyces cerevisiae
Notice bibliographique
Résumé
Biological systems have developed with a strong dependence on transition metals for accomplishing a number of biochemical reactions. Iron, copper, manganese and zinc are essential for virtually all forms of life with their unique chemistries contributing to a variety of physiological processes including oxygen transport, generation of cellular energy and protein structure and function. Properties of these metals (and to a lesser extent nickel and cobalt) that make them so essential to life also make them extremely cytotoxic in many cases through the formation of damaging oxygen radicals via Fenton chemistry. While life has evolved to exploit the chemistries of transition metals to drive physiological reactions, systems have concomitantly evolved to protect against the damaging effects of these same metals. Saccharomyces cerevisiae is a valuable tool for studying metal homeostasis with many of the genes identified thus far having homologs in higher eukaryotes including humans. Using high density arrays, we have screened a haploid S. cerevisiae deletion set containing 4786 non-essential gene deletions for strains sensitive to each of Fe, Cu, Mn, Ni, Zn and Co and then integrated the six screens using cluster analysis to identify pathways that are unique to individual metals and others with function shared between metals. Genes with no previous implication in metal homeostasis were found to contribute to sensitivity to each metal. Significant overlap was observed between the strains that were sensitive to Mn, Ni, Zn and Co with many of these strains lacking genes for the high affinity Fe transport pathway and genes involved in vacuolar transport and acidification. The results from six genome-wide metal tolerance screens show that there is some commonality between the cellular defenses against the toxicity of Mn, Ni, Zn and Co with Fe and Cu requiring different systems. Additionally, potential new factors been identified that function in tolerance to each of the six metals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».