Development of an unbiased statistical method for the analysis of unigenic evolution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unigenic evolution is a powerful genetic strategy involving random mutagenesis of a single gene product to delineate functionally important domains of a protein. This method involves selection of variants of the protein which retain function, followed by statistical analysis comparing expected and observed mutation frequencies of each residue. Resultant mutability indices for each residue are averaged across a specified window of codons to identify hypomutable regions of the protein. As originally described, the effect of changes to the length of this averaging window was not fully eludicated. In addition, it was unclear when sufficient functional variants had been examined to conclude that residues conserved in all variants have important functional roles. RESULTS: We demonstrate that the length of averaging window dramatically affects identification of individual hypomutable regions and delineation of region boundaries. Accordingly, we devised a region-independent chi-square analysis that eliminates loss of information incurred during window averaging and removes the arbitrary assignment of window length. We also present a method to estimate the probability that conserved residues have not been mutated simply by chance. In addition, we describe an improved estimation of the expected mutation frequency. CONCLUSION: Overall, these methods significantly extend the analysis of unigenic evolution data over existing methods to allow comprehensive, unbiased identification of domains and possibly even individual residues that are essential for protein function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».