The Correlation of Evolutionary Rate with Pathway Position in Plant Terpenoid Biosynthesis
Notice bibliographique
Résumé
Genes are expected to face stronger selective constraint and to evolve more slowly if they encode enzymes upstream as opposed to downstream in metabolic pathways, because upstream genes are more pleiotropic, being required for a wider range of end products. However, few clear examples of this trend in evolutionary rate variation exist. We examined whether genes involved in plant terpenoid biosynthesis exhibit such a pattern, using data for 40 genes from five fully sequenced angiosperms, Oryza, Vitis, Arabidopsis, Populus, and Ricinus. Our results show that d(N)/d(S) does in fact correlate with pathway position along pathways converting glucose to the terpenoid phytohormones abscissic acid, gibberellic acid (GA), and brassinosteroids. Upstream versus downstream rate variation is particularly strong in the GA pathway. In contrast, we found no or little apparent variation in d(N)/d(S) with gene copy number. We also introduce a new measure of pathway position, the Pathway Pleiotropy Index (PPI), which counts groups of enzymes between pathway branch points. We found that this measure is superior to pathway position in explaining variation in d(N)/d(S) along each pathway. Although at least 8 of the 40 genes showed evidence of positive selection, correlations of d(N)/d(S) with PPI remain significant when these genes are removed. Therefore, our results are consistent with the prediction that selective constraint is progressively relaxed along metabolic pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».