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Enregistrement W2007906677 · doi:10.1186/1756-0500-3-217

NU-IN: Nucleotide evolution and input module for the EvolSimulator genome simulation platform

2010· article· en· W2007906677 sur OpenAlexafffund
Katrina M. Dlugosch, Michael S. Barker, Loren H. Rieseberg

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPerlGenomeGeneComputational biologySingle-nucleotide polymorphismBiologyGeneticsGenome evolutionScripting languageGene duplicationComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is increasing demand to test hypotheses that contrast the evolution of genes and gene families among genomes, using simulations that work across these levels of organization. The EvolSimulator program was developed recently to provide a highly flexible platform for forward simulations of amino acid evolution in multiple related lineages of haploid genomes, permitting copy number variation and lateral gene transfer. Synonymous nucleotide evolution is not currently supported, however, and would be highly advantageous for comparisons to full genome, transcriptome, and single nucleotide polymorphism (SNP) datasets. In addition, EvolSimulator creates new genomes for each simulation, and does not allow the input of user-specified sequences and gene family information, limiting the incorporation of further biological realism and/or user manipulations of the data. FINDINGS: We present modified C++ source code for the EvolSimulator platform, which we provide as the extension module NU-IN. With NU-IN, synonymous and non-synonymous nucleotide evolution is fully implemented, and the user has the ability to use real or previously-simulated sequence data to initiate a simulation of one or more lineages. Gene family membership can be optionally specified, as well as gene retention probabilities that model biased gene retention. We provide PERL scripts to assist the user in deriving this information from previous simulations. We demonstrate the features of NU-IN by simulating genome duplication (polyploidy) in the presence of ongoing copy number variation in an evolving lineage. This example is initiated with real genomic data, and produces output that we analyse directly with existing bioinformatic pipelines. CONCLUSIONS: The NU-IN extension module is a publicly available open source software (GNU GPLv3 license) extension to EvolSimulator. With the NU-IN module, users are now able to simulate both drift and selection at the nucleotide, amino acid, copy number, and gene family levels across sets of related genomes, for user-specified starting sequences and associated parameters. These features can be used to generate simulated genomic datasets under an extremely broad array of conditions, and with a high degree of biological realism.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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