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Multiplex methods provide effective integration of multi-omic data in genome-scale models

机译:多重方法可有效整合基因组规模模型中的多组数据

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摘要

BackgroundGenomic, transcriptomic, and metabolic variations shape the complex adaptation landscape of bacteria to varying environmental conditions. Elucidating the genotype-phenotype relation paves the way for the prediction of such effects, but methods for characterizing the relationship between multiple environmental factors are still lacking. Here, we tackle the problem of extracting network-level information from collections of environmental conditions, by integrating the multiple omic levels at which the bacterial response is measured.
机译:背景基因组,转录组和代谢变化塑造了细菌对各种环境条件的复杂适应环境。阐明基因型-表型关系为预测此类效应铺平了道路,但仍缺乏表征多种环境因素之间关系的方法。在这里,我们解决了通过整合测量细菌反应的多个渗透水平来从环境条件集合中提取网络级信息的问题。

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