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Enregistrement W1991119060 · doi:10.1089/cmb.2004.11.933

The Role of Unequal Crossover in Alpha-Satellite DNA Evolution: A Computational Analysis

2004· article· en· W1991119060 sur OpenAlexaff
Can Alkan, Evan E. Eichler, Jeffrey A. Bailey, S. Cenk Şahinalp, Eray Tüzün

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Biology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrossoverSatelliteAlpha (finance)Computational biologyComputer scienceBiologyEvolutionary biologyMathematicsAerospace engineeringArtificial intelligenceEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human DNA consists of a large number of tandem repeat sequences. Such sequences are usually called satellites, with the primary example being the centromeric alpha-satellite DNA. The basic repeat unit of the alpha-satellite DNA is a 171 bp monomer. Arbitrary monomer pairs usually have considerable sequence divergence (20-40%). However, with the exception of peripheral alpha-satellite DNA, monomers can be grouped into blocks of k-monomers (4 < or = k < or = 20) between which the divergence rate is much smaller (e.g., 5%). Perhaps the simplest and best understood mechanism for tandem repeat array evolution is unequal crossover. Although it is possible that alpha-satellite sequences developed as a result of subsequent unequal crossovers only, no formal computational framework seems to have been developed to verify this possibility. In this paper, we develop such a framework and report on experiments which imply that pericentromeric alpha-satellite segments (which are devoid of higher order structure) are evolutionarily distinct from the higher order repeat segments. It is likely that the higher order repeats developed independently in distinct regions of the genome and were carried into their current locations through an unknown mechanism of transposition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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