楼主: kedemingshi
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[定量生物学] 随机基因表达中的分级和二元反应 [推广有奖]

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-3-18 11:20:00 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
近年来,人们对随机性对基因表达的影响进行了大量的理论和实验研究。在实验中,通过合成mRNAs/蛋白质的数量来测量细胞中对诱导信号的GE反应,发现要么是分级的,要么是二元的。后一种类型的反应引起了细胞集合中蛋白质水平的双峰分布。二元反应的一个可能来源是通过正反馈或自动调节实现的细胞双稳态。本文研究了GE的一个简单的随机模型,证明了二元响应的起源完全在于随机。基因活动状态和非活动状态之间的转换本质上是随机的。模型中的分级和二元反应取决于激活和失活基因状态相对于mRNAS/蛋白状态的相对稳定性,二元反应的理论结果很好地描述了真核系统中观察到的“全或无”现象。
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英文标题:
《Graded and Binary Responses in Stochastic Gene Expression》
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作者:
Rajesh Karmakar and Indrani Bose
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最新提交年份:
2004
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分类信息:

一级分类:Quantitative Biology        数量生物学
二级分类:Other Quantitative Biology        其他定量生物学
分类描述:Work in quantitative biology that does not fit into the other q-bio classifications
不适合其他q-bio分类的定量生物学工作
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Statistical Mechanics        统计力学
分类描述:Phase transitions, thermodynamics, field theory, non-equilibrium phenomena, renormalization group and scaling, integrable models, turbulence
相变,热力学,场论,非平衡现象,重整化群和标度,可积模型,湍流
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英文摘要:
  Recently, several theoretical and experimental studies have been undertaken to probe the effect of stochasticity on gene expression (GE). In experiments, the GE response to an inducing signal in a cell, measured by the amount of mRNAs/proteins synthesized, is found to be either graded or binary. The latter type of response gives rise to a bimodal distribution in protein levels in an ensemble of cells. One possible origin of binary response is cellular bistability achieved through positive feedback or autoregulation. In this paper, we study a simple, stochastic model of GE and show that the origin of binary response lies exclusively in stochasticity. The transitions between the active and inactive states of the gene are random in nature. Graded and binary responses occur in the model depending on the relative stability of the activated and deactivated gene states with respect to that of mRNAs/proteins.The theoretical results on binary response provide a good description of the ``all-or-none'' phenomenon observed in an eukaryotic system.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/q-bio/0411012
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关键词:基因表达 Quantitative Experimental distribution QUANTITATIV 集合 proteins 研究 转换 随机

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