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  Predicting Chemical Environments of Bacteria from Receptor Signaling

Clausznitzer, D., Micali, G., Neumann, S., Sourjik, V., & Endres, R. (2014). Predicting Chemical Environments of Bacteria from Receptor Signaling. PLoS Computational Biology, 10(10):. doi:10.1371/journal.pcbi.1003870.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-BDB9-4 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-DD1B-0
資料種別: 学術論文

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作成者

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 作成者:
Clausznitzer, D., 著者
Micali, G., 著者
Neumann, S., 著者
Sourjik, V.1, 2, 著者           
Endres, R., 著者
所属:
1Microbial Networks, Department of Systems and Synthetic Microbiology, Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, Max Planck Society, ou_3266309              
2DKFZ-ZMBH Alliance, Centre for Molecular Biology, Heidelberg, ou_persistent22              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Sensory systems have evolved to respond to input stimuli of certain statistical properties, and to reliably transmit this information through biochemical pathways. Hence, for an experimentally well-characterized sensory system, one ought to be able to extract valuable information about the statistics of the stimuli. Based on dose-response curves from in vivo fluorescence resonance energy transfer (FRET) experiments of the bacterial chemotaxis sensory system, we predict the chemical gradients chemotactic Escherichia coli cells typically encounter in their natural environment. To predict average gradients cells experience, we revaluate the phenomenological Weber's law and its generalizations to the Weber-Fechner law and fold-change detection. To obtain full distributions of gradients we use information theory and simulations, considering limitations of information transmission from both cell-external and internal noise. We identify broad distributions of exponential gradients, which lead to log-normal stimuli and maximal drift velocity. Our results thus provide a first step towards deciphering the chemical nature of complex, experimentally inaccessible cellular microenvironments, such as the human intestine.

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2014-10
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: 査読あり
 識別子(DOI, ISBNなど): eDoc: 701602
ISI: 000344547900024
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1003870
 学位: -

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出版物 1

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出版物名: PLoS Computational Biology
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: SAN FRANCISCO : PUBLIC LIBRARY SCIENCE
ページ: - 巻号: 10 (10) 通巻号: e1003870 開始・終了ページ: - 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISSN: 1553-734X