Using random perturbations to infer the structure of feedback control in gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Feedback in cellular processes is typically inferred through cellular responses to experimental perturbations. Modular response analysis provides a theoretical framework for translating specific perturbations into feedback sensitivities between cellular modules. However, in large-scale drug perturbation studies the effect of any given drug may not be known and may not only affect one module at a time. Here, we analyze the response of gene expression models to random perturbations that affect multiple modules simultaneously. In the deterministic regime we analytically show how cellular responses to infinitesimal random perturbations can be used to infer the nature of feedback regulation in gene expression, as long as the effects of perturbations are statistically independent between modules. We numerically extend this deterministic analysis to the response of average abundances of stochastic gene expression models to finite perturbations. By sampling simple models of stochastic gene expression, we identify example systems that violate the bounds predicted within a deterministic framework. We show these violations persist even in the limit of infinitesimal perturbations and are due to the inherently stochastic dynamics of biochemical feedback circuits. These discrepancies demonstrate how deterministic analyses can fail to correctly describe the response of cellular averages to perturbations even in the linear response regime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».