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Enregistrement W1868862416 · doi:10.1101/gr.1281503

Effects of Recombination Rate and Gene Density on Transposable Element Distributions in <i>Arabidopsis thaliana</i>

2003· article· en· W1868862416 sur OpenAlexafffund
Stephen Wright, Newton Agrawal, Thomas E. Bureau

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyArabidopsis thalianaTransposable elementGeneticsGenomeGene densityEctopic recombinationNegative selectionRecombinationGeneGenome evolutionEvolutionary biologyGenetic recombinationMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transposable elements (TEs) comprise a major component of eukaryotic genomes, and exhibit striking deviations from random distribution across the genomes studied, including humans, flies, nematodes, and plants. Although considerable progress has been made in documenting these patterns, the causes are subject to debate. Here, we use the genome sequence of Arabidopsis thaliana to test for the importance of competing models of natural selection against TE insertions. We show that, despite TE accumulation near the centromeres, recombination does not generally correlate with TE abundance, suggesting that selection against ectopic recombination does not influence TE distribution in A. thaliana. In contrast, a consistent negative correlation between gene density and TE abundance, and a strong under-representation of TE insertions in introns suggest that selection against TE disruption of gene expression is playing a more important role in A. thaliana. High rates of self-fertilization may reduce the importance of recombination rate in genome structuring in inbreeding organisms such as A. thaliana and Caenorhabditis elegans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations213
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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