Contextual diversity of the human cell-essential proteome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Essential genes define central biological functions required for cell growth, proliferation and survival, but the nature of gene essentiality across human cell types is not well understood. We assessed essential gene function in a Cas9-inducible human B-cell lymphoma cell line using an extended knockout (EKO) library of 278,754 sgRNAs that targeted 19,084 RefSeq genes, 20,852 alternatively-spliced exons and 3,872 hypothetical genes. A new statistical analysis tool called RANKS identified 2,280 essential genes, 234 of which had not been reported previously. Essential genes exhibited a bimodal distribution across 10 cell lines screened in different studies, consistent with a continuous variation in essentiality as a function of cell type. Genes essential in more lines were associated with more severe fitness defects and encoded the evolutionarily conserved structural cores of protein complexes. Genes essential in fewer lines tended to form context-specific modules and encode subunits at the periphery of essential complexes. The essentiality of individual protein residues across the proteome correlated with evolutionary conservation, structural burial, modular domains, and protein interaction interfaces. Many alternatively-spliced exons in essential genes were dispensable and tended to encode disordered regions. We also detected a significant fitness defect for 44 newly evolved hypothetical reading frames. These results illuminate the nature and evolution of essential gene functions in human cells.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».