Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A recent study by Tadepally et al. describes the clustering of zinc finger (ZF) genes in the human genome and traces their evolutionary history among several placental mammals with complete or draft genome sequences. One of the main conclusions from the paper is that there is a dramatic rate of gene duplication and gene loss, including the surprising result that 118 human ZF genes are absent in chimpanzee. The authors also present evidence concerning the ancestral order in which the ZF-associated KRAB and SCAN domains were recruited to ZF proteins. RESULTS: Based on our analysis of two of the largest human ZF gene clusters, we find that nearly all of the human genes have plausible orthologs in chimpanzee. The one exception may be a result of the incomplete sequence coverage in the draft chimpanzee genome. The discrepancy in gene content analysis may result from the authors' dependence on the preliminary NCBI gene prediction set for chimpanzee, which appears to either fail to predict or to mispredict many chimpanzee ZF genes. Similar problems may affect the authors' interpretation of the more divergent dog, mouse, and rat ZF gene complements. In addition, we present evidence that the KRAB domain was recruited to ZF genes before the SCAN domain, rather than the reverse as the authors suggest. This discrepancy appears to result from the fact that the SCAN domain did indeed arise before the KRAB domain but is present only in non-ZF genes until a much later date. CONCLUSION: When comparing gene content among species, especially when using draft genome assemblies, dependence on preliminary gene prediction sets can be seriously misleading. In such studies, genic sequences must be identified in a manner that is as independent as possible of prediction sets. In addition, we present evidence that provides a more parsimonious explanation for the large proportion of mammalian KRAB-ZF genes without a SCAN domain.
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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 ».