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Background and Environment Affect Phenotype02:27

Background and Environment Affect Phenotype

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Although the genetic makeup of an organism plays a major role in determining the phenotype, there are also several environmental factors, such as temperature, oxygen availability, presence of mutagens, that can alter an organism’s phenotype.
An example of how genetic background affects phenotype can be seen in horses. The Extension gene in horses is responsible for their coat color. A wild-type gene (EE) produces black pigment in the coat, while a mutant gene (ee) produces red pigment. A...
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Pavan Kumar S1,2,3, Nirav Pravinbhai Bhatt4,5,6,7

  • 1BioSystems Engineering and Control (BiSECt) Lab, Department of Biotechnology, Indian Institute of Technology Madras (IIT Madras), Chennai, Tamil Nadu, India.

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|December 13, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Localgini, un algoritmo novedoso, mejora los modelos metabólicos analizando la variabilidad de la expresión génica. Este método identifica con precisión las reacciones metabólicas activas para modelos específicos del contexto, mejorando la comprensión biológica.

Palabras clave:
algoritmomodelado metabólicotranscriptómicaexpresión génicamodelos específicos del contexto

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Área de la Ciencia:

  • Biología computacional
  • Biología de sistemas
  • Modelado metabólico

Sus antecedentes:

  • Los modelos metabólicos a escala genómica (GEM) ofrecen información sobre el metabolismo celular, pero a menudo carecen de detalles específicos del contexto.
  • La integración de datos transcriptómicos es clave para refinar los GEM para estados celulares y de enfermedades.
  • Los métodos actuales tienen dificultades para identificar con precisión las adaptaciones metabólicas dependientes del contexto.

Objetivo del estudio:

  • Introducir 'Localgini', un algoritmo para cuantificar la variabilidad de la expresión génica utilizando el coeficiente de Gini.
  • Desarrollar un método para construir modelos precisos específicos del contexto (CSM) a partir de GEM y datos transcriptómicos.
  • Mejorar la especificidad de los GEM para estudiar las adaptaciones celulares.

Principales métodos:

  • Desarrollado el algoritmo Localgini para medir la heterogeneidad de la expresión génica en diferentes muestras.
  • Aplicado Localgini para generar CSM utilizando datos transcriptómicos de líneas celulares de cáncer NCI-60 y tejidos humanos.
  • Evaluado Localgini frente a seis métodos diferentes de extracción de modelos (MeMs).

Principales resultados:

  • Los CSM basados en Localgini demostraron una mejor representación de las funciones básicas y las vías metabólicas conocidas.
  • Los conjuntos de reacciones activas identificados por Localgini requirieron un soporte mínimo de los MeMs.
  • Localgini redujo la variabilidad en los CSM generados a través de diferentes MeMs con datos de expresión idénticos.

Conclusiones:

  • Localgini ofrece un enfoque preciso para construir modelos metabólicos específicos del contexto integrando la heterogeneidad de la expresión génica.
  • El algoritmo mejora la relevancia biológica y la especificidad de los GEM.
  • Localgini facilita estudios computacionales más fiables del metabolismo celular en diversos contextos.