Using purine skews to predict genes in AT-rich poxviruses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clusters or runs of purines on the mRNA synonymous strand have been found in many different organisms including orthopoxviruses. The purine bias that is exhibited by these clusters can be observed using a purine skew and in the case of poxviruses, these skews can be used to help determine the coding strand of a particular segment of the genome. Combined with previous findings that minor ORFs have lower than average aspartate and glutamate composition and higher than average serine composition, purine content can be used to predict the likelihood of a poxvirus ORF being a "real gene". RESULTS: Using purine skews and a "quality" measure designed to incorporate previous findings about minor ORFs, we have found that in our training case (vaccinia virus strain Copenhagen), 59 of 65 minor (small and unlikely to be a real genes) ORFs were correctly classified as being minor. Of the 201 major (large and likely to be real genes) vaccinia ORFs, 192 were correctly classified as being major. Performing a similar analysis with the entomopoxvirus amsacta moorei (AMEV), it was found that 4 major ORFs were incorrectly classified as minor and 9 minor ORFs were incorrectly classified as major. The purine abundance observed for major ORFs in vaccinia virus was found to stem primarily from the first codon position with both the second and third codon positions containing roughly equal amounts of purines and pyrimidines. CONCLUSION: Purine skews and a "quality" measure can be used to predict functional ORFs and purine skews in particular can be used to determine which of two overlapping ORFs is most likely to be the real gene if neither of the two ORFs has orthologs in other poxviruses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».