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Enregistrement W1999152096 · doi:10.1186/1471-2164-13-611

Genomic consequences of transitions from cross- to self-fertilization on the efficacy of selection in three independently derived selfing plants

2012· article· en· W1999152096 sur OpenAlexafffund
Rob W. Ness, Mathieu Siol, Spencer C. H. Barrett

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensGenome CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoGovernment of Ontario
Mots-clésSelfingBiologySelection (genetic algorithm)Human fertilizationGeneticsComputational biologyEvolutionary biologyGenomic selectionGeneComputer scienceDemographyGenotypeMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transitions from cross- to self-fertilization are associated with increased genetic drift rendering weakly selected mutations effectively neutral. The effect of drift is predicted to reduce selective constraints on amino acid sequences of proteins and relax biased codon usage. We investigated patterns of nucleotide variation to assess the effect of inbreeding on the accumulation of deleterious mutations in three independently evolved selfing plants. Using high-throughput sequencing, we assembled the floral transcriptomes of four individuals of Eichhornia (Pontederiaceae); these included one outcrosser and two independently derived selfers of E. paniculata, and E. paradoxa, a selfing outgroup. The dataset included ~8000 loci totalling ~3.5 Mb of coding DNA. RESULTS: Tests of selection were consistent with purifying selection constraining evolution of the transcriptome. However, we found an elevation in the proportion of non-synonymous sites that were potentially deleterious in the E. paniculata selfers relative to the outcrosser. Measurements of codon usage in high versus low expression genes demonstrated reduced bias in both E. paniculata selfers. CONCLUSIONS: Our findings are consistent with a small reduction in the efficacy of selection on protein sequences associated with transitions to selfing, and reduced selection in selfers on synonymous changes that influence codon usage.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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