Revealing Hidden Relationships Among Yeast Genes Involved in Chromosome Segregation Using Systematic Synthetic Lethal and Synthetic Dosage Lethal Screens
Notice bibliographique
Résumé
The vast accumulation of knowledge from genome sequencing projects and studies with model organisms has presented a remarkable challenge to biologists: to understand the functions of thousands of highly conserved genes and how they work together to regulate fundamental cellular processes. This challenge is compounded by the inescapable reality that most genes are 'buffered' by other genes that contribute to the same biological processes, limiting the impact of phenotypic studies with single mutants. In budding yeast, functional genomic methods have been developed for the systematic application of established genetic techniques. In particular, the Synthetic Genetic Array (SGA) method allows genome-wide synthetic lethal (SL) and synthetic dosage lethal (SDL) screens thus enabling an unbiased survey of genetic interactions. We have used genes encoding components of the yeast kinetochore as a biological testbed for assaying the utility of SGA-based SL and SDL screens for revealing new pathways and genes involved in chromosome segregation. We identified 211 nonessential deletion mutants that were unable to tolerate either overexpression or loss of function of kinetochore genes. Our study uncovered a wealth of relationships between gene products that functionally interact with the kinetochore, and also highlighted the value of performing genome-wide screens with both hypomorphic and hypermorphic alleles of query genes. Here, we will highlight our recent kinetochore SGA genomic screens, in the broader context of applying complementary genetic screening approaches in the systematic exploration of biological pathways or functional complexes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».