Rooting the Eukaryotic Tree with Mitochondrial and Bacterial Proteins
Notice bibliographique
Résumé
By exploiting the large body of genome data and the considerable progress in phylogenetic methodology, recent phylogenomic studies have provided new insights into the relationships among major eukaryotic groups. However, confident placement of the eukaryotic root remains a major challenge. This is due to the large evolutionary distance separating eukaryotes from their closest relatives, the Archaea, implying a weak phylogenetic signal and strong long-branch attraction artifacts. Here, we apply a new approach to the rooting of the eukaryotic tree by using a subset of genomic information with more recent evolutionary origin-mitochondrial sequences, whose closest relatives are α-Proteobacteria. For this, we identified and assembled a data set of 42 mitochondrial proteins (mainly encoded by the nuclear genome) and performed Bayesian and maximum likelihood analyses. Taxon sampling includes the recently sequenced Thecamonas trahens, a member of the phylogenetically elusive Apusozoa. This data set confirms the relationships of several eukaryotic supergroups seen before and places the eukaryotic root between the monophyletic "unikonts" and "bikonts." We further show that T. trahens branches sister to Opisthokonta with significant statistical support and question the bikont/excavate affiliation of Malawimonas species. The mitochondrial data set developed here (to be expanded in the future) constitutes a unique alternative means in resolving deep eukaryotic relationships.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».