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Enregistrement W2046922236 · doi:10.1007/s11434-011-4614-9

Gene duplication plays a major role in gene co-option: Studies into the evolution of the motilin/ghrelin family and their receptors

2011· article· en· W2046922236 sur OpenAlexaff
Jing He, Irwin M. David, Ya‐Ping Zhang

Notice bibliographique

RevueChinese Science Bulletin · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensDiabetes CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGene duplicationFunctional divergenceBiologyGeneGene familySubfunctionalizationEvolutionary biologyGeneticsNeofunctionalizationLineage (genetic)Phylogenetic treeMolecular evolutionAmnioteGenomeVertebrate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extant genes can be modified, or ‘tinkered with’, to provide new roles or new characteristics of these genes. At the genetic level, this often involves gene duplication and specialization of the resulting genes into particular functions. We investigate how ligand-receptor partnerships evolve after gene duplication. While significant work has been conducted in this area, the examination of additional models should help us better understand the proposed models and potentially reveal novel evolutionary patterns and dynamics. We use bioinformatics, comparative genomics and phylogenetic analyses to show that preproghrelin and prepromotilin descended from a common ancestor and that a gene duplication generated these two genes shortly after the divergence of amphibians and amniotes. The evolutionary history of the receptor family differs from that of their cognate ligands. GPR39 diverges first, and an ancestral receptor gives rise to receptors classified as fish-specific clade A, GHSR and MLNR by successive gene duplications occurring before the divergence of tetrapods and ray-finned fish. The ghrelin/GHSR system is maintained and functionally conserved from fish to mammals. Motilin- MLNR specificity must have arisen by ligand-receptor coevolution after the MLN hormone gene diverged from the GHRL gene in the amniote lineage. Conserved molecular machinery can give rise to new neuroendocrine response mechanisms by the co-option of duplicated genes. Gene duplication is both parsimonious and creative in producing elements for evolutionary tinkering and plays a major role in gene co-option, thus aiding the evolution of greater biological complexity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
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 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'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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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