MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4235935514 · doi:10.22215/etd/2015-10737

Large Scale Investigation in Yeast, to Identify Novel Gene(s) Involved in Translation Pathway

2015· dissertation· en· W4235935514 sur OpenAlexaff
Bahram Samanfar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslation (biology)BiologyComputational biologyEukaryotic translation initiation factor 4 gammaGeneGeneticsProtein biosynthesisEukaryotic translationTranslational regulationEIF4EBP1RibosomeSaccharomyces cerevisiaeMessenger RNARNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a fundamental step in the gene expression pathway, protein synthesis (also known as translation) plays a crucial role in the biology of a cell.Although much has been discovered about the translation pathway over the last few decades, the list of novel factors affecting the translation pathway continues to grow indicating the presence of other novel players associated with the protein synthesis pathway which are yet to be discovered.This study aimed to identify novel genes involved in the translation pathway.To this end, we used a variety of large-scale screening techniques followed by low throughput experimental analyses designed for genetic studies in yeast, Saccharomyces cerevisiae.Using molecular biology techniques and bioinformatics, we systematically investigated the effect of specific gene deletions on translation fidelity and efficiency, Internal Ribosome Entry Sites (IRESs) functionality and translation-related helicase activities, for a total of ~ 70,000 strain analysis.We further studied the activity of ~15 genes in more details for their involvement in translation pathway.In light of the current study we propose that there remain other uncharacterized factors that influence translation regulation.Further investigations to characterize these novel factors are recommended.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRNA and protein synthesis mechanisms→Travaux en français237 207→