MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2508290351 · doi:10.1101/pdb.prot088039

Functional Profiling Using the <i>Saccharomyces</i> Genome Deletion Project Collections

2016· article· en· W2508290351 sur OpenAlex
Corey Nislow, Lai Hong Wong, Amy Huei‐Yi Lee, Guri Giaever

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfiling (computer programming)Computational biologyGenomeSaccharomyces cerevisiaeBiologyGeneticsComputer scienceGeneProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to measure and quantify the fitness of an entire organism requires considerably more complex approaches than simply using traditional "omic" methods that examine, for example, the abundance of RNA transcripts, proteins, or metabolites. The yeast deletion collections represent the only systematic, comprehensive set of null alleles for any organism in which such fitness measurements can be assayed. Generated by the Saccharomyces Genome Deletion Project, these collections allow the systematic and parallel analysis of gene functions using any measurable phenotype. The unique 20-bp molecular barcodes engineered into the genome of each deletion strain facilitate the massively parallel analysis of individual fitness. Here, we present functional genomic protocols for use with the yeast deletion collections. We describe how to maintain, propagate, and store the deletion collections and how to perform growth fitness assays on single and parallel screening platforms. Phenotypic fitness analyses of the yeast mutants, described in brief here, provide important insights into biological functions, mechanisms of drug action, and response to environmental stresses. It is important to bear in mind that the specific assays described in this protocol represent some of the many ways in which these collections can be assayed, and in this description particular attention is paid to maximizing throughput using growth as the phenotypic measure.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,260 · 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