Quantitative fluorescence methods for studying cellular protein networks, with applications to the yeast galactose pathway
Bibliographic record
Abstract
Au cours des deux dernières décennies, la biologie est passée d'une science réductionniste fondée sur l'observation qualitative à une science quantitative traitant les phénomènes biologiques comme des systèmes. Le développement de gènes rapporteurs fluorescents, d'instruments expérimentaux sophistiqués et de la puissance de calcul des ordinateurs ont été des éléments garants de cette transformation. Plus particulièrement, un élément clé de cette transformation a été l'utilisation croissante de modèles mathématiques pour explorer et vérifier notre compréhension de mécanismes biologiques complexes. Cette thèse traite de trois aspects de la modélisation des systèmes: l'acquisition de données, la création et l'évaluation d'un modèle et la mesure des valeurs de ses paramètres.Le système étudié dans les deux premières parties de cette thèse est la voie métabolique du galactose (GAL) chez la levure Saccharomyces cerevisiae. Cette voie est un exemple bien connu de régulation génétique. Bien qu'elle soit relativement simple et déjà bien étudiée, plusieurs questions subsistent quant aux détails reliés à son mécanisme de régulation. Dans la première partie, je décris la méthodologie pour l'acquisition de données dynamiques d'expression de protéines. J'utilise la protéine fluorescente verte (GFP) comme rapporteur et effectue des mesures sur des populations de cellules croissant dans un lecteur de microplaques. Notamment, je présente une technique permettant d'éliminer l'autofluorescence qui contamine le signal de fluorescence de la GFP. Cette technique permet même la détection de l'expression de protéines très faiblement exprimées. Dans la deuxième partie, je développe un modèle déterministe de base de la voie GAL, que je raccorde par la suite à des données dynamiques d'expression de protéines. J'utilise ce modèle pour démontrer qu'en se basant sur les données disponibles la compréhension théorique actuelle de la voie GAL capture une grande partie des comportements réels du système. Je discute aussi de possibilités pour l'élaboration subséquente du modèle. Dans la troisième partie, je présente un travail théorique qui traite de la difficulté de mesurer in vivo les interactions entre protéines à partir de données fluorescentes résultant du transfert d'énergie par résonance de type Förster (FRET). Je conçois un outil de calcul qui utilise les statistiques bayésiennes pour déduire la constante de dissociation et l'efficacité du FRET de données FRET. Un avantage clé de cette approche est qu'elle produit des distributions de probabilité pour ces paramètres d'intérêt, révélant l'incertitude des estimations obtenues. Je démontre aussi les conditions expérimentales, telles que les variations dans les concentrations de donneurs et d'accepteurs du FRET, requises pour permettre l'inférence de la constante de dissociation et de l'efficacité du FRET.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".