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Enregistrement W2221100080 · doi:10.1021/acssynbio.5b00156

Measurements of Gene Expression at Steady State Improve the Predictability of Part Assembly

2015· article· en· W2221100080 sur OpenAlexfundno aff
Haoqian Zhang, Shuobing Chen, Handuo Shi, Weiyue Ji, Yeqing Zong, Qi Ouyang, Chunbo Lou

Notice bibliographique

RevueACS Synthetic Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaPetroleum Technology Alliance Canada
Mots-clésPredictabilityComputational biologyGene expressionGeneBiologyExpression (computer science)GeneticsState (computer science)Steady state (chemistry)Evolutionary biologyComputer scienceMathematicsStatisticsChemistryAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mathematical modeling of genetic circuits generally assumes that gene expression is at steady state when measurements are performed. However, conventional methods of measurement do not necessarily guarantee that this assumption is satisfied. In this study, we reveal a bi-plateau mode of gene expression at the single-cell level in bacterial batch cultures. The first plateau is dynamically active, where gene expression is at steady state; the second plateau, however, is dynamically inactive. We further demonstrate that the predictability of assembled genetic circuits in the first plateau (steady state) is much higher than that in the second plateau where conventional measurements are often performed. By taking the nature of steady state into consideration, our method of measurement promises to directly capture the intrinsic property of biological parts/circuits regardless of circuit-host or circuit-environment interactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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