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Enregistrement W1993876559 · doi:10.1186/1471-2148-7-s1-s6

Rapid divergence of codon usage patterns within the rice genome

2007· article· en· W1993876559 sur OpenAlexafffund
Huai-Chun Wang, Dónal A. Hickey

Notice bibliographique

RevueBMC Evolutionary Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensConcordia UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCodon usage biasGenomeBiologyGC-contentGeneticsGeneGenomicsGenome evolutionComparative genomicsGenome sizeEvolutionary biologyComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Synonymous codon usage varies widely between genomes, and also between genes within genomes. Although there is now a large body of data on variations in codon usage, it is still not clear if the observed patterns reflect the effects of positive Darwinian selection acting at the level of translational efficiency or whether these patterns are due simply to the effects of mutational bias. In this study, we have included both intra-genomic and inter-genomic comparisons of codon usage. This allows us to distinguish more efficiently between the effects of nucleotide bias and translational selection. RESULTS: We show that there is an extreme degree of heterogeneity in codon usage patterns within the rice genome, and that this heterogeneity is highly correlated with differences in nucleotide content (particularly GC content) between the genes. In contrast to the situation observed within the rice genome, Arabidopsis genes show relatively little variation in both codon usage and nucleotide content. By exploiting a combination of intra-genomic and inter-genomic comparisons, we provide evidence that the differences in codon usage among the rice genes reflect a relatively rapid evolutionary increase in the GC content of some rice genes. We also noted that the degree of codon bias was negatively correlated with gene length. CONCLUSION: Our results show that mutational bias can cause a dramatic evolutionary divergence in codon usage patterns within a period of approximately two hundred million years. The heterogeneity of codon usage patterns within the rice genome can be explained by a balance between genome-wide mutational biases and negative selection against these biased mutations. The strength of the negative selection is proportional to the length of the coding sequences. Our results indicate that the large variations in synonymous codon usage are not related to selection acting on the translational efficiency of synonymous codons.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations127
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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