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Enregistrement W2052853820 · doi:10.1016/s1672-0229(08)60040-6

How Do Variable Substitution Rates Influence Ka and Ks Calculations?

2009· article· en· W2052853820 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGenomics Proteomics & Bioinformatics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesNational Key Research and Development Program of ChinaYale University
Mots-clésNonsynonymous substitutionSubstitution (logic)Gamma distributionMutation rateMutationComputationVariable (mathematics)TraitMathematicsSelection (genetic algorithm)NoveltyStatisticsAlgorithmBiologyComputer scienceGeneticsArtificial intelligencePsychologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ratio of nonsynonymous substitution rate (Ka) to synonymous substitution rate (Ks) is widely used as an indicator of selective pressure at sequence level among different species, and diverse mutation models have been incorporated into several computing methods. We have previously developed a new gamma-MYN method by capturing a key dynamic evolution trait of DNA nucleotide sequences, in consideration of varying mutation rates across sites. We now report a further improvement of NG, LWL, MLWL, LPB, MLPB, and YN methods based on an introduction of gamma distribution to illustrate the variation of raw mutation rate over sites. The novelty comes in two ways: (1) we incorporate an optimal gamma distribution shape parameter a into gamma-NG, gamma-LWL, gamma-MLWL, gamma-LPB, gamma-MLPB, and gamma-YN methods; (2) we investigate how variable substitution rates affect the methods that adopt different models as well as the interplay among four evolutional features with respect to Ka/Ks computations. Our results suggest that variable substitution rates over sites under negative selection exhibit an opposite effect on omega estimates compared with those under positive selection. We believe that the sensitivity of our new methods has been improved than that of their original methods under diverse conditions and it is advantageous to introduce novel parameters for Ka/Ks computation.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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