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Zipf's law and human transcriptomes: an explanation with an evolutionary model - 01/01/03

Doi : 10.1016/j.crvi.2003.09.031 

Osamu  Ogasawara,  Shoko  Kawamoto,  Kousaku  Okubo * *Corresponding author.

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Résumé

Detailed analysis of human gene expression data reveals several patterns of relationship between transcript frequency and abundance rank. In muscle and liver, organs composed primarily of a homogeneous population of differentiated cells, they obey Zipf's law. In cell lines, epithelial tissue and compiled transcriptome data, only high-rankers deviate from it. We propose an evolutionary process model during which expression level changes stochastically proportionally to its intensity, providing a novel interpretation of transcriptome data and of evolutionary constraints on gene expression. To cite this article: O. Ogasawara et al., C. R. Biologies 326 (2003).

Résumé

L'analyse détaillée de données d'expression des gènes humains révèle plusieurs types de relations entre la fréquence des transcrits et leur rang d'abondance. Dans le muscle et le foie, organes composés principalement d'une population de cellules différenciées, elles obéissent à la loi de Zipf. Dans des lignées cellulaires, le tissu épithélial et des compilations de données de transcriptomes, seuls les transcrits des premiers rangs en dévient. Nous proposons un modèle de processus évolutif lors duquel le niveau d'expression change de manière stochastique proportionnellement à son intensité, permettant une nouvelle interprétation des données du transcriptome et des contraintes évolutives sur l'expression génique. Pour citer cet article : O. Ogasawara et al., C. R. Biologies 326 (2003).

Mots clés  : abundance ; expression ; frequency ; transcriptome ; Zipf's law.

Mots clés  : abondance ; expression ; fréquence ; loi de Zipf ; transcriptome.

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© 2003  Publié par Elsevier Masson SAS de la part de Académie des sciences.

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Vol 326 - N° 10-11

P. 1097-1101 - octobre-novembre 2003 Retour au numéro
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