Delineating functional principles of the bow tie structure of a kinase-phosphatase network in the budding yeast
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kinases and phosphatases (KP) form complex self-regulating networks essential for cellular signal processing. In spite of having a wealth of data about interactions among KPs and their substrates, we have very limited models of the structures of the directed networks they form and consequently our ability to formulate hypotheses about how their structure determines the flow of information in these networks is restricted. RESULTS: We assembled and studied the largest bona fide kinase-phosphatase network (KP-Net) known to date for the yeast Saccharomyces cerevisiae. Application of the vertex sort (VS) algorithm on the KP-Net allowed us to elucidate its hierarchical structure in which nodes are sorted into top, core and bottom layers, forming a bow tie structure with a strongly connected core layer. Surprisingly, phosphatases tend to sort into the top layer, implying they are less regulated by phosphorylation than kinases. Superposition of the widest range of KP biological properties over the KP-Net hierarchy shows that core layer KPs: (i), receive the largest number of inputs; (ii), form bottlenecks implicated in multiple pathways and in decision-making; (iii), and are among the most regulated KPs both temporally and spatially. Moreover, top layer KPs are more abundant and less noisy than those in the bottom layer. Finally, we showed that the VS algorithm depends on node degrees without biasing the biological results of the sorted network. The VS algorithm is available as an R package ( https://cran.r-project.org/web/packages/VertexSort/index.html ). CONCLUSIONS: The KP-Net model we propose possesses a bow tie hierarchical structure in which the top layer appears to ensure highest fidelity and the core layer appears to mediate signal integration and cell state-dependent signal interpretation. Our model of the yeast KP-Net provides both functional insight into its organization as we understand today and a framework for future investigation of information processing in yeast and eukaryotes in general.
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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.
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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 tête enseignante, 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 ».