5S rRNA Gene Arrangements in Protists: A Case of Nonadaptive Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Given their high copy number and high level of expression, one might expect that both the sequence and organization of eukaryotic ribosomal RNA genes would be conserved during evolution. Although the organization of 18S, 5.8S and 28S ribosomal RNA genes is indeed relatively well conserved, that of 5S rRNA genes is much more variable. Here, we review the different types of 5S rRNA gene arrangements which have been observed in protists. This includes linkages to the other ribosomal RNA genes as well as linkages to ubiquitin, splice-leader, snRNA and tRNA genes. Mapping these linkages to independently derived phylogenies shows that these diverse linkages have repeatedly been gained and lost during evolution. This argues against such linkages being the primitive condition not only in protists but also in other eukaryote species. Because the only characteristic the diverse genes with which 5S rRNA genes are found linked with is that they are tandemly repeated, these arrangements are unlikely to provide any selective advantage. Rather, the observed high variability in 5S rRNA genes arrangements is likely the result of the fact that 5S rRNA genes contain internal promoters, that these genes are often transposed by diverse recombination mechanisms and that these new gene arrangements are rapidly homogenized by unequal crossingovers and/or by gene conversions events in species with short generation times and frequent founder events.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».