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Enregistrement W2347775686 · doi:10.1101/015891

Identification of novel transcriptional regulators of PKA subunits in <i>Saccharomyces cerevisiae</i> by Quantitative Promoter–Reporter Screening

2015· preprint· en· W2347775686 sur OpenAlexaff
Cesare Pautasso, Kate Chatfield‐Reed, Gordon Chua, Vanina Zaremberg, Silvia Rossi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeIdentification (biology)PromoterReporter geneComputational biologyTranscriptional regulationBiologyGeneticsGeneTranscription factorGene expressionBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The cAMP dependent protein kinase (PKA) signaling is a broad specificity pathway that plays important roles in the transduction of environmental signals triggering precise physiological responses. cAMP-signal transduction specificity is achieved and controlled at several levels. The Saccharomyces cereviciae PKA holoenzyme consists of two catalytic subunits encoded by TPK1 , TPK2 and TPK3 genes, and two regulatory subunits encoded by BCY1 gene. In this work we studied the activity of these gene promoters using a reporter-synthetic genetic array screen, with the goal of identifying novel regulators of PKA subunits expression. Gene ontology (GO) analysis of the regulators identified showed that these regulators were enriched for annotations associated with roles in several GO biological process, as lipid and phosphate metabolism or transcription regulation and regulate all or some of the four promoters. Further characterization of the effect of these pathways on promoter activity and mRNA levels pointed to inositol, inositol polyphosphates, choline and phosphate as novel upstream signals that regulate transcription of PKA subunit genes. In addition, within each category there are genes that regulate only one of the promoters and genes that regulate more than one of them at the same time. These results support the role of transcription regulation of each PKA subunit in cAMP specificity signaling. Interestingly, many of the known targets of PKA phosphorylation are associated with the identified pathways, opening the possibility of a reciprocal regulation in which PKA would be coordinating different metabolic pathways and these processes would in turn, regulate expression of the kinase subunits.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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