Genetic network structure and dynamics: identifying simple negative feedback loops
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A broad array of experimental techniques have been used to determine the interactions between genes that regulate key cellular processes such as differentiation, metabolism and the cell cycle. The experimental studies are often complemented by development of models of varying degrees of complexity. We consider the ‘inverse problem’: to determine the underlying interactions based solely on the observed dynamics. In earlier work, we considered a specific class of ordinary differential equations that are continuous analogues of a Boolean switching network. We developed techniques to analyse and classify the dynamics based on their logical structure. We also developed techniques to solve the inverse problem. In the current work, we extend these earlier methods to analyse a model equation for a genetic network proposed by Cummins and colleagues. For a simple negative feedback system in which there is a cyclic interaction diagram with an odd number of inhibitory links, if the data is sampled at a sufficiently fine time scale with sufficient accuracy that maxima and minima can be determined, the structure can be deduced by considering sequences of maxima and minima. Alternatively, one can use the sequence of logical states found by discretizing the dynamics based on the first derivative of the variables as a function of time. The most useful technique for determining the interactions involves assessing the dependence of the rate of change of each variable as a function of the other variables, taken one at a time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle