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What is Gene Expression?01:42

What is Gene Expression?

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Overview
Gene expression is the process in which DNA directs the synthesis of functional products, that is, proteins. Cells can regulate gene expression at various stages. It allows organisms to generate different cell types and enables cells to adapt to internal and external factors.
Genetic Information Flows from DNA to RNA to Protein
A gene is a stretch of DNA that serves as the blueprint for functional RNAs and proteins. Since DNA is made up of nucleotides and proteins consist of amino...
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What is Gene Expression?01:36

What is Gene Expression?

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A gene is a stretch of DNA that serves as the blueprint for functional RNAs and proteins. Since DNA is comprised  of nucleotides and proteins are comprised of amino acids, a mediator is required to convert the information encoded in DNA into proteins. This mediator is the messenger RNA (mRNA). mRNA copies the blueprint from DNA by a process called transcription. In eukaryotes, transcription occurs in the nucleus by complementary base-pairing with the DNA template. The mRNA is then...
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Cell Specific Gene Expression01:58

Cell Specific Gene Expression

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Multicellular organisms contain a variety of structurally and functionally distinct cell types, but the DNA in all the cells originated from the same parent cells. The differences in the cells can be attributed to the differential gene expression. Liver cells, whose functions include detoxification of blood, production of bile to metabolize fats, and synthesis of proteins essential for metabolism, must express a specific set of genes to perform their functions. Gene expression also varies with...
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Cell Specific Gene Expression

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Chromatin Position Affects Gene Expression02:35

Chromatin Position Affects Gene Expression

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Chromatin is the massive complex of DNA and proteins packaged inside the nucleus. The complexity of chromatin folding and how it is packaged inside the nucleus greatly influences  access to genetic information. Generally, the nucleus' periphery is considered transcriptionally repressive, while the cell's interior is considered a transcriptionally active area. 
Topologically Associated Domains (TADs)
The 3-dimensional positioning of chromatin in the nucleus influences the...
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mRNA Stability and Gene Expression02:51

mRNA Stability and Gene Expression

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The structure and stability of mRNA molecules regulates gene expression, as mRNAs are a key step in the pathway from gene to protein. In eukaryotes, the half-life of mRNA varies from a few minutes up to several days. mRNA stability is essential in growth and development. The absence of the proteins regulating its stability, such as tristetraprolin in mice, can cause systemic issues, including bone marrow overgrowth, inflammation, and autoimmunity.
Cis-acting Elements involved in mRNA stability
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NSGA-IIを使用して,遺伝子共表現ネットワーク推論のための新しい多目的最適化フレームワーク.

Behnam Aghajan1, Mohammad Reza Ghaemi1, Ali M Mosammam2

  • 1Department of Mathematics. Faculty of Sciences, University of Zanjan, Zanjan, Iran.

Computational biology and chemistry
|February 13, 2026
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

私たちは,遺伝子共表現ネットワーク (GCN) を改善するために,非支配的分類遺伝子アルゴリズムII (NSGA-II) を使用した新しい多目的最適化方法を開発しました. このアプローチは,トランスクリプトミックのデータ分析のためのネットワークの信頼性と生物学的関連性を高めます.

キーワード:
アラックヌ (Aracne) とは遺伝子共発現ネットワークとは多目的最適化による多目的最適化NSGA-IIは,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIが,NSGA-IIは,NSGA-IIが,NSGA-IIは,NSGA-IIが,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIは,NSGA-IIはWGCNAは,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAは,WGCNAが,WGCNAが,WGCNAは,WGCNAは,WGCNAが,WGCNAは,WGCNAは,WGCNAは,WGCNAは,WGCNAは,WGCNAは,

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科学分野:

  • バイオインフォマティックス
  • コンピュータ生物学 コンピュータ生物学
  • システム生物学 システム生物学

背景:

  • 遺伝子共同発現ネットワーク (GCN) は,トランスクリプトミックのデータからの遺伝子機能と経路を理解するために不可欠です.
  • 騒々しい生物学的データはしばしば,偽の接続と非現実的な構造を持つ信頼性の低いGCNにつながります.
  • 既存の方法は,散らさやモジュラリティなどのネットワーク特性を効果的にバランスさせるのに苦労しています.

研究 の 目的:

  • GCNにおけるエッジ選択の精錬のための新しい多目的最適化フレームワークを導入する.
  • トランスクリプトミックのデータから得られたGCNの信頼性と生物学的妥当性を高めるために.
  • スパース性,モジュラリティ,スケールフリートポロジーを含む複数のネットワーク特性を同時に最適化します.

主な方法:

  • RNA-seqデータ正常化のための変数安定化変換 (VST) を利用しました.
  • 従業員のスピアーマンランク相関は,堅実な共同表現の見積もりです.
  • 多目的ネットワークの最適化のための統合非支配的分類遺伝子アルゴリズムII (NSGA-II).
  • 含有パーミューテーションテストとブートストラップ再サンプリングが,有意性および安定性評価のために組み込まれています.

主要な成果:

  • 提案されたNSGA-IIベースのアプローチは,WGCNAとARACNEと比較して,稀少でモジュール化されたGCNを生成しました.
  • 最適化されたネットワークは,マイクロアレイとRNA-seqデータセットの両方において,スケールフリーネットワーク特性の遵守が改善されたことを示した.
  • この方法は,異質なトランスクリプトミックのデータセット (GSE10245およびGSE102349) で堅実なパフォーマンスを示しました.

結論:

  • 最適化主導の戦略は,高品質のGCNを構築するための堅実な方法を提供します.
  • このアプローチは,統合的ゲノム研究とバイオマーカーの発見に重要な進歩をもたらします.
  • このフレームワークは,複雑な疾患メカニズムのモデリングを改善する可能性を秘めています.