Improving the specificity of high-throughput ortholog prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Orthologs (genes that have diverged after a speciation event) tend to have similar function, and so their prediction has become an important component of comparative genomics and genome annotation. The gold standard phylogenetic analysis approach of comparing available organismal phylogeny to gene phylogeny is not easily automated for genome-wide analysis; therefore, ortholog prediction for large genome-scale datasets is typically performed using a reciprocal-best-BLAST-hits (RBH) approach. One problem with RBH is that it will incorrectly predict a paralog as an ortholog when incomplete genome sequences or gene loss is involved. In addition, there is an increasing interest in identifying orthologs most likely to have retained similar function. RESULTS: To address these issues, we present here a high-throughput computational method named Ortholuge that further evaluates previously predicted orthologs (including those predicted using an RBH-based approach) - identifying which orthologs most closely reflect species divergence and may more likely have similar function. Ortholuge analyzes phylogenetic distance ratios involving two comparison species and an outgroup species, noting cases where relative gene divergence is atypical. It also identifies some cases of gene duplication after species divergence. Through simulations of incomplete genome data/gene loss, we show that the vast majority of genes falsely predicted as orthologs by an RBH-based method can be identified. Ortholuge was then used to estimate the number of false-positives (predominantly paralogs) in selected RBH-predicted ortholog datasets, identifying approximately 10% paralogs in a eukaryotic data set (mouse-rat comparison) and 5% in a bacterial data set (Pseudomonas putida - Pseudomonas syringae species comparison). Higher quality (more precise) datasets of orthologs, which we term "ssd-orthologs" (supporting-species-divergence-orthologs), were also constructed. These datasets, as well as Ortholuge software that may be used to characterize other species' datasets, are available at http://www.pathogenomics.ca/ortholuge/ (software under GNU General Public License). CONCLUSION: The Ortholuge method reported here appears to significantly improve the specificity (precision) of high-throughput ortholog prediction for both bacterial and eukaryotic species. This method, and its associated software, will aid those performing various comparative genomics-based analyses, such as the prediction of conserved regulatory elements upstream of orthologous genes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle