Optimal Decoding of Cellular Identities in a Genetic Network

生物 表达式(计算机科学) 解码方法 基因 增强子 职位(财务) 计算生物学 基因调控网络 遗传学 基因表达 计算机科学 算法 财务 经济 程序设计语言
作者
Mariela D. Petkova,Gašper Tkačik,William Bialek,Eric Wieschaus,Thomas Gregor
出处
期刊:Cell [Elsevier]
卷期号:176 (4): 844-855.e15 被引量:144
标识
DOI:10.1016/j.cell.2019.01.007
摘要

Summary

In developing organisms, spatially prescribed cell identities are thought to be determined by the expression levels of multiple genes. Quantitative tests of this idea, however, require a theoretical framework capable of exposing the rules and precision of cell specification over developmental time. We use the gap gene network in the early fly embryo as an example to show how expression levels of the four gap genes can be jointly decoded into an optimal specification of position with 1% accuracy. The decoder correctly predicts, with no free parameters, the dynamics of pair-rule expression patterns at different developmental time points and in various mutant backgrounds. Precise cellular identities are thus available at the earliest stages of development, contrasting the prevailing view of positional information being slowly refined across successive layers of the patterning network. Our results suggest that developmental enhancers closely approximate a mathematically optimal decoding strategy.
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