Identification of Chemical–Genetic Interactions via Parallel Analysis of Barcoded Yeast Strains
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Yeast Knockout Collection is a complete set of gene deletion strains for the budding yeast, Saccharomyces cerevisiae In each strain, one of approximately 6000 open-reading frames is replaced with a dominant selectable marker flanked by two DNA barcodes. These barcodes, which are unique to each gene, allow the growth of thousands of strains to be individually measured from a single pooled culture. The collection, and other resources that followed, has ushered in a new era in chemical biology, enabling unbiased and systematic identification of chemical-genetic interactions (CGIs) with remarkable ease. CGIs link bioactive compounds to biological processes, and hence can reveal the mechanism of action of growth-inhibitory compounds in vivo, including those of antifungal, antibiotic, and anticancer drugs. The chemogenomic profiling method described here measures the sensitivity induced in yeast heterozygous and homozygous deletion strains in the presence of a chemical inhibitor of growth (termed haploinsufficiency profiling and homozygous profiling, respectively, or HIPHOP). The protocol is both scalable and amenable to automation. After competitive growth of yeast knockout collection cultures, with and without chemical inhibitors, CGIs can be identified and quantified using either array- or sequencing-based approaches as described here.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle