Model-driven experimental design workflow expands understanding of regulatory role of Nac in <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The establishment of experimental conditions for transcriptional regulator network (TRN) reconstruction in bacteria continues to be impeded by the limited knowledge of activating conditions for transcription factors (TFs). Here, we present a novel genome-scale model-driven workflow for designing experimental conditions, which optimally activate specific TFs. Our model-driven workflow was applied to elucidate transcriptional regulation under nitrogen limitation by Nac and NtrC, in Escherichia coli. We comprehensively predict alternative nitrogen sources, including cytosine and cytidine, which trigger differential activation of Nac using a model-driven workflow. In accordance with the prediction, genome-wide measurements with ChIP-exo and RNA-seq were performed. Integrative data analysis reveals that the Nac and NtrC regulons consist of 97 and 43 genes under alternative nitrogen conditions, respectively. Functional analysis of Nac at the transcriptional level showed that Nac directly down-regulates amino acid biosynthesis and restores expression of tricarboxylic acid (TCA) cycle genes to alleviate nitrogen-limiting stress. We also demonstrate that both TFs coherently modulate α-ketoglutarate accumulation stress due to nitrogen limitation by co-activating amino acid and diamine degradation pathways. A systems-biology approach provided a detailed and quantitative understanding of both TF’s roles and how nitrogen and carbon metabolic networks respond complementarily to nitrogen-limiting stress.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».