A Comparison of Synonymous Codon Usage Bias Patterns in DNA and RNA Virus Genomes: Quantifying the Relative Importance of Mutational Pressure and Natural Selection
Notice bibliographique
Résumé
Codon usage bias patterns have been broadly explored for many viruses. However, the relative importance of mutation pressure and natural selection is still under debate. In the present study, I tried to resolve controversial issues on determining the principal factors of codon usage patterns for DNA and RNA viruses, respectively, by examining over 38000 ORFs. By utilizing variation partitioning technique, the results showed that 27% and 21% of total variation could be attributed to mutational pressure, while 5% and 6% of total variation could be explained by natural selection for DNA and RNA viruses, respectively, in codon usage patterns. Furthermore, the combined effect of mutational pressure and natural selection on influencing codon usage patterns of viruses is substantial (explaining 10% and 8% of total variation of codon usage patterns). With respect to GC variation, GC content is always negatively and significantly correlated with aromaticity. Interestingly, the signs for the significant correlations between GC, gene lengths, and hydrophobicity are completely opposite between DNA and RNA viruses, being positive for DNA viruses while being negative for RNA viruses. At last, GC12 versus G3s plot suggests that natural selection is more important than mutational pressure on influencing the GC content in the first and second codon positions.
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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 | 0,001 | 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 ».