Orthology and paralogy constraints: satisfiability and consistency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A variety of methods based on sequence similarity, reconciliation, synteny or functional characteristics, can be used to infer orthology and paralogy relations between genes of a given gene family G. But is a given set C of orthology/paralogy constraints possible, i.e., can they simultaneously co-exist in an evolutionary history for G? While previous studies have focused on full sets of constraints, here we consider the general case where C does not necessarily involve a constraint for each pair of genes. The problem is subdivided in two parts: (1) Is C satisfiable, i.e. can we find an event-labeled gene tree G inducing C? (2) Is there such a G which is consistent, i.e., such that all displayed triplet phylogenies are included in a species tree? RESULTS: Previous results on the Graph sandwich problem can be used to answer to (1), and we provide polynomial-time algorithms for satisfiability and consistency with a given species tree. We also describe a new polynomial-time algorithm for the case of consistency with an unknown species tree and full knowledge of pairwise orthology/paralogy relationships, as well as a branch-and-bound algorithm in the case when unknown relations are present. We show that our algorithms can be used in combination with ProteinOrtho, a sequence similarity-based orthology detection tool, to extract a set of robust orthology/paralogy relationships.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».