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Enregistrement W2522417827 · doi:10.1126/science.aaf1420

A global genetic interaction network maps a wiring diagram of cellular function

2016· article· en· W2522417827 sur OpenAlexafffund
Michael Costanzo, Benjamin VanderSluis, Elizabeth N. Koch, Anastasia Baryshnikova, Carles Pons, Guihong Tan, Wen Wang, Matej Ušaj, Julia Hanchard, Susan D. Lee, Vicent Pelechano, Erin B. Styles, Maximilian Billmann, Jolanda van Leeuwen, Nydia van Dyk, Zhen-Yuan Lin, Elena Kuzmin, Justin Nelson, Jeff S. Piotrowski, Tharan Srikumar, Sondra Bahr, Yiqun Chen, Raamesh Deshpande, Christoph F. Kurat, Sheena C. Li, Zhijian Li, Mojca Mattiazzi Ušaj, Hiroki Okada, Natasha Pascoe, Bryan-Joseph San Luis, Sara Sharifpoor, Emira Shuteriqi, Scott W. Simpkins, Jamie Snider, Harsha Garadi Suresh, Yizhao Tan, Hongwei Zhu, Noël Malod‐Dognin, Vuk Janjić, Nataša Pržulj, Olga G. Troyanskaya, Igor Štagljar, Tian Xia, Yoshikazu Ohya, Anne‐Claude Gingras, Brian Raught, Michael Boutros, Lars M. Steinmetz, Claire Moore, Adam P. Rosebrock, Amy A. Caudy, Chad L. Myers, Brenda Andrews, Charles Boone

Notice bibliographique

RevueScience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Institute of General Medical SciencesNational Human Genome Research InstituteUniversity of California, San DiegoJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyEuropean CommissionNational Institutes of HealthOntario GenomicsGenome CanadaRIKENOntario Genomics InstituteJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institute for Advanced ResearchAmerican Roentgen Ray SocietyCanadian Cancer SocietyUniversity Health NetworkNational Natural Science Foundation of ChinaCystic Fibrosis FoundationCanadian Institutes of Health ResearchNational Science Foundation
Mots-clésDiagramFunction (biology)Computer scienceBiologyEvolutionary biologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Genetic interactions occur when mutations in two or more genes combine to generate an unexpected phenotype. An extreme negative or synthetic lethal genetic interaction occurs when two mutations, neither lethal individually, combine to cause cell death. Conversely, positive genetic interactions occur when two mutations produce a phenotype that is less severe than expected. Genetic interactions identify functional relationships between genes and can be harnessed for biological discovery and therapeutic target identification. They may also explain a considerable component of the undiscovered genetics associated with human diseases. Here, we describe construction and analysis of a comprehensive genetic interaction network for a eukaryotic cell. RATIONALE Genome sequencing projects are providing an unprecedented view of genetic variation. However, our ability to interpret genetic information to predict inherited phenotypes remains limited, in large part due to the extensive buffering of genomes, making most individual eukaryotic genes dispensable for life. To explore the extent to which genetic interactions reveal cellular function and contribute to complex phenotypes, and to discover the general principles of genetic networks, we used automated yeast genetics to construct a global genetic interaction network. RESULTS We tested most of the ~6000 genes in the yeast Saccharomyces cerevisiae for all possible pairwise genetic interactions, identifying nearly 1 million interactions, including ~550,000 negative and ~350,000 positive interactions, spanning ~90% of all yeast genes. Essential genes were network hubs, displaying five times as many interactions as nonessential genes. The set of genetic interactions or the genetic interaction profile for a gene provides a quantitative measure of function, and a global network based on genetic interaction profile similarity revealed a hierarchy of modules reflecting the functional architecture of a cell. Negative interactions connected functionally related genes, mapped core bioprocesses, and identified pleiotropic genes, whereas positive interactions often mapped general regulatory connections associated with defects in cell cycle progression or cellular proteostasis. Importantly, the global network illustrates how coherent sets of negative or positive genetic interactions connect protein complex and pathways to map a functional wiring diagram of the cell. CONCLUSION A global genetic interaction network highlights the functional organization of a cell and provides a resource for predicting gene and pathway function. This network emphasizes the prevalence of genetic interactions and their potential to compound phenotypes associated with single mutations. Negative genetic interactions tend to connect functionally related genes and thus may be predicted using alternative functional information. Although less functionally informative, positive interactions may provide insights into general mechanisms of genetic suppression or resiliency. We anticipate that the ordered topology of the global genetic network, in which genetic interactions connect coherently within and between protein complexes and pathways, may be exploited to decipher genotype-to-phenotype relationships. A global network of genetic interaction profile similarities. ( Left ) Genes with similar genetic interaction profiles are connected in a global network, such that genes exhibiting more similar profiles are located closer to each other, whereas genes with less similar profiles are positioned farther apart. ( Right ) Spatial analysis of functional enrichment was used to identify and color network regions enriched for similar Gene Ontology bioprocess terms.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1 398
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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