Identification of a complex genetic network underlying <i><scp>S</scp>accharomyces cerevisiae</i> colony morphology
Notice bibliographique
Résumé
When grown on solid substrates, different microorganisms often form colonies with very specific morphologies. Whereas the pioneers of microbiology often used colony morphology to discriminate between species and strains, the phenomenon has not received much attention recently. In this study, we use a genome-wide assay in the model yeast Saccharomyces cerevisiae to identify all genes that affect colony morphology. We show that several major signalling cascades, including the MAPK, TORC, SNF1 and RIM101 pathways play a role, indicating that morphological changes are a reaction to changing environments. Other genes that affect colony morphology are involved in protein sorting and epigenetic regulation. Interestingly, the screen reveals only few genes that are likely to play a direct role in establishing colony morphology, with one notable example being FLO11, a gene encoding a cell-surface adhesin that has already been implicated in colony morphology, biofilm formation, and invasive and pseudohyphal growth. Using a series of modified promoters for fine-tuning FLO11 expression, we confirm the central role of Flo11 and show that differences in FLO11 expression result in distinct colony morphologies. Together, our results provide a first comprehensive look at the complex genetic network that underlies the diversity in the morphologies of yeast colonies.
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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 | 0,000 | 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 ».