The cellular response to drug perturbation is limited: comparison of large-scale chemogenomic fitness signatures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chemogenomic profiling is a powerful approach for understanding the genome-wide cellular response to small molecules. First developed in Saccharomyces cerevisiae, chemogenomic screens provide direct, unbiased identification of drug target candidates as well as genes required for drug resistance. While many laboratories have performed chemogenomic fitness assays, few have been assessed for reproducibility and accuracy. Here we analyze the two largest independent yeast chemogenomic datasets comprising over 35 million gene-drug interactions and more than 6000 unique chemogenomic profiles; the first from our own academic laboratory (HIPLAB) and the second from the Novartis Institute of Biomedical Research (NIBR). RESULTS: Despite substantial differences in experimental and analytical pipelines, the combined datasets revealed robust chemogenomic response signatures, characterized by gene signatures, enrichment for biological processes and mechanisms of drug action. We previously reported that the cellular response to small molecules is limited and can be described by a network of 45 chemogenomic signatures. In the present study, we show that the majority of these signatures (66%) are also found in the companion dataset, providing further support for their biological relevance as conserved systems-level, small molecule response systems. CONCLUSIONS: Our results demonstrate the robustness of chemogenomic fitness profiling in yeast, while offering guidelines for performing other high-dimensional comparisons including parallel CRISPR screens in mammalian 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».