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Enregistrement W2245044208 · doi:10.82308/18899

Quantitative fluorescence methods for studying cellular protein networks, with applications to the yeast galactose pathway

2013· article· en· W2245044208 sur OpenAlexfundno aff
Catherine A. Lichten

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, McGill UniversityMitacsMcGill University
Mots-clésComputational biologySaccharomyces cerevisiaeSystems biologyBiological systemComputer scienceExpression (computer science)ReductionismTransformation (genetics)YeastBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des deux dernières décennies, la biologie est passée d'une science réductionniste fondée sur l'observation qualitative à une science quantitative traitant les phénomènes biologiques comme des systèmes. Le développement de gènes rapporteurs fluorescents, d'instruments expérimentaux sophistiqués et de la puissance de calcul des ordinateurs ont été des éléments garants de cette transformation. Plus particulièrement, un élément clé de cette transformation a été l'utilisation croissante de modèles mathématiques pour explorer et vérifier notre compréhension de mécanismes biologiques complexes. Cette thèse traite de trois aspects de la modélisation des systèmes: l'acquisition de données, la création et l'évaluation d'un modèle et la mesure des valeurs de ses paramètres.Le système étudié dans les deux premières parties de cette thèse est la voie métabolique du galactose (GAL) chez la levure Saccharomyces cerevisiae. Cette voie est un exemple bien connu de régulation génétique. Bien qu'elle soit relativement simple et déjà bien étudiée, plusieurs questions subsistent quant aux détails reliés à son mécanisme de régulation. Dans la première partie, je décris la méthodologie pour l'acquisition de données dynamiques d'expression de protéines. J'utilise la protéine fluorescente verte (GFP) comme rapporteur et effectue des mesures sur des populations de cellules croissant dans un lecteur de microplaques. Notamment, je présente une technique permettant d'éliminer l'autofluorescence qui contamine le signal de fluorescence de la GFP. Cette technique permet même la détection de l'expression de protéines très faiblement exprimées. Dans la deuxième partie, je développe un modèle déterministe de base de la voie GAL, que je raccorde par la suite à des données dynamiques d'expression de protéines. J'utilise ce modèle pour démontrer qu'en se basant sur les données disponibles la compréhension théorique actuelle de la voie GAL capture une grande partie des comportements réels du système. Je discute aussi de possibilités pour l'élaboration subséquente du modèle. Dans la troisième partie, je présente un travail théorique qui traite de la difficulté de mesurer in vivo les interactions entre protéines à partir de données fluorescentes résultant du transfert d'énergie par résonance de type Förster (FRET). Je conçois un outil de calcul qui utilise les statistiques bayésiennes pour déduire la constante de dissociation et l'efficacité du FRET de données FRET. Un avantage clé de cette approche est qu'elle produit des distributions de probabilité pour ces paramètres d'intérêt, révélant l'incertitude des estimations obtenues. Je démontre aussi les conditions expérimentales, telles que les variations dans les concentrations de donneurs et d'accepteurs du FRET, requises pour permettre l'inférence de la constante de dissociation et de l'efficacité du FRET.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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