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Enregistrement W4289338306 · doi:10.1101/2022.07.29.502095

Overexpression profiling reveals cellular requirements in context of genetic backgrounds and environments

2022· preprint· en· W4289338306 sur OpenAlexaff
Nozomu Saeki, Chie Yamamoto, Yuichi Eguchi, Takayuki Sekito, Shuji Shigenobu, Mami Yoshimura, Yoko Yashiroda, Charles Boone, Hisao Moriya

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceOhsumi Frontier Science Foundation
Mots-clésBiologyCalciumGeneSaccharomyces cerevisiaeGeneticsContext (archaeology)Cell biologyPhenotypeCalcium signalingMitochondrionCalcium metabolismChemistrySignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Overexpression due to copy number variation, promoter mutation, or aneuploidy is often observed, but its adaptive role is not clearly understood. Using a novel “overexpression profiling” method designated ADOPT, we systematically obtained genes whose overexpression was functionally adaptive (GOFAs) under stress conditions in budding yeast to elucidate the nature of adaptive overexpression. GOFAs obtained under heat, salt, and oxidative stress were unique genes that differed from known stress response genes. GOFAs under salt (NaCl) stress were genes involved in calcium homeostasis, reflecting the calcium deficiency of the medium. GOFAs from different genetic backgrounds and co-overexpressing strains revealed that calcium and potassium requirements in salt stress tolerance differ among strains, which is reflected. Profiling of the knockout collection suggested that the effect of calcium was to prevent mitochondrial outbursts. Mitochondria-enhancing GOFAs were adaptive only when calcium was sufficient and conversely non-adaptive in calcium deficiency, supporting the above hypothesis. Adaptive overexpression, thus, reflects the cellular requirements for maximizing the organism’s adaptive capacity within a given environmental and genetic context.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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