Long-range regulation is a major driving force in maintaining genome integrity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The availability of newly sequenced vertebrate genomes, along with more efficient and accurate alignment algorithms, have enabled the expansion of the field of comparative genomics. Large-scale genome rearrangement events modify the order of genes and non-coding conserved regions on chromosomes. While certain large genomic regions have remained intact over much of vertebrate evolution, others appear to be hotspots for genomic breakpoints. The cause of the non-uniformity of breakpoints that occurred during vertebrate evolution is poorly understood. RESULTS: We describe a machine learning method to distinguish genomic regions where breakpoints would be expected to have deleterious effects (called breakpoint-refractory regions) from those where they are expected to be neutral (called breakpoint-susceptible regions). Our predictor is trained using breakpoints that took place along the human lineage since amniote divergence. Based on our predictions, refractory and susceptible regions have very distinctive features. Refractory regions are significantly enriched for conserved non-coding elements as well as for genes involved in development, whereas susceptible regions are enriched for housekeeping genes, likely to have simpler transcriptional regulation. CONCLUSION: We postulate that long-range transcriptional regulation strongly influences chromosome break fixation. In many regions, the fitness cost of altering the spatial association between long-range regulatory regions and their target genes may be so high that rearrangements are not allowed. Consequently, only a limited, identifiable fraction of the genome is susceptible to genome rearrangements.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».