A computational model predicts genetic nodes that allow switching between species-specific responses in a conserved signaling network
Notice bibliographique
Résumé
Cell signaling networks regulate a variety of developmental and physiological processes, and changes in their response to external stimuli are often implicated in disease initiation and progression. To elucidate how different responses can arise from conserved signaling networks, we have developed a mathematical model of the well-characterized Caenorhabditis vulval development network involving EGF, Wnt and Notch signaling that recapitulates biologically observed behaviors. We experimentally block a specific element of the EGF pathway (MEK), and find different behaviors in vulval development in two Caenorhabditis species, C. elegans and C. briggsae. When we separate our parameters into subsets that correspond to these two responses, they yield model behaviors that are consistent with observed experimental results, despite the initial parameter grouping based on perturbation in a single node of the EGF pathway. Finally, our analysis predicts specific parameters that may be critical for the theoretically and experimentally observed differences, suggesting modifications that might allow intentional switching between the two species' responses. Our results indicate that all manipulations within a signal transduction pathway do not yield the same outcome, and provide a framework to identify the specific genetic perturbations within a conserved network that will confer unique behaviors on the network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».