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Enregistrement W2034206612 · doi:10.1089/cmb.2008.0054

Gene Family Evolution by Duplication, Speciation, and Loss

2008· article· en· W2034206612 sur OpenAlexafffund
Cédric Chauve, Jean‐Philippe Doyon, Nadia El-Mabrouk

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensComputer Research Institute of MontréalUniversité de MontréalSimon Fraser UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésGene duplicationGenetic algorithmGene familyBiologyTree rearrangementGeneHeuristicTree (set theory)Evolutionary biologyPhylogeneticsComputational biologyGeneticsComputer scienceMathematicsGenomeCombinatoricsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider two algorithmic questions related to the evolution of gene families. First, given a gene tree for a gene family, can the evolutionary history of this family be explained with only speciation and duplication events? Such gene trees are called DS-trees. We show that this question can be answered in linear time, and that a DS-tree induces a single species tree. We then study a natural extension of this problem: what is the minimum number of gene losses involved in an evolutionary history leading to an observed gene tree or set of gene trees? Based on our characterization of DS-trees, we propose a heuristic for this problem, and evaluate it on a dataset of plants gene families and on simulated data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations60
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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