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Enregistrement W7133071972

System Wide Views of Proteome Abundance and Dynamic Localization Reveals Novel Saccharomyces cerevisiae Stress Response and Replication Checkpoint Pathways

2022· dissertation· W7133071972 sur OpenAlexaff
Brandon Ho

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule Zürich
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeProteomeCellular stress responseProteomicsQuantitative proteomicsSignal transductionProtein kinase ADNA replicationKinaseFunction (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cells face a myriad of different environmental stressors and must respond appropriately, as failure to do so can result in disease states. To this end, cells engage intricate signaling pathways that typically involve cellular changes, such as alterations in transcription programs, translation rates, and protein function. Ultimately, protein activity is the final arbiter of function in most cellular pathways. In this work, I investigated the cellular response to stress in the model organism, Saccharomyces cerevisiae, focusing on two of the most important proteomic properties, protein abundance and localization. To begin, I evaluated 21 quantitative analyses of the S. cerevisiae proteome and converted all measurements of protein abundance into the intuitive measurement of absolute number of molecules per cell. I found that the previously described global environmental stress response (ESR) is not detected at the level of protein abundance. In addition, this rich dataset provided insight into proteins that are differentially regulated at the levels of mRNA abundance, mRNA translation, and protein abundance. Next, I developed a quantification method to measure protein localization dynamics in single cells and applied this pipeline to monitor 322 yeast proteins following MMS- and HU-induced replication stress. I discovered that proteins change localization at different rates and with high heterogeneity within a cell population. Moreover, this analysis revealed that Ydr132c/Mrx16 is an unrecognized component of intranuclear quality control (INQ) compartments. Finally, I defined protein factors that govern protein re-localization during conditions of stress, particularly in cells experiencing DNA replication stress. I discovered that Mec1 and Rad53 checkpoint kinases promote the proper subcellular localization of 131 proteins. Importantly, my screening efforts revealed a new checkpoint activation mechanism and gene involved in genome maintenance, RTG3. Together, my data show that a more complete characterization of the proteome, particularly during stressful conditions, provides great insight into cellular functions and reveals novel protein biology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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
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