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Record W2245044208 · doi:10.82308/18899

Quantitative fluorescence methods for studying cellular protein networks, with applications to the yeast galactose pathway

2013· article· en· W2245044208 on OpenAlexfundno aff
Catherine A. Lichten

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typearticle
Languageen
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Canadian institutionsnot available
FundersFaculty of Medicine, McGill UniversityMitacsMcGill University
KeywordsComputational biologySaccharomyces cerevisiaeSystems biologyBiological systemComputer scienceExpression (computer science)ReductionismTransformation (genetics)YeastBiologyGenetics

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.281 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

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".

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Published2013
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