Classification of Non-Animals and Invertebrates Based on Amino Acid Composition of Complete Mitochondrial Genomes
Notice bibliographique
Résumé
Amino acid compositions were predicted from data sets of 47 non-animal and 58 invertebrate animal complete mitochondrial genomes, which were chosen alphabetically based on scientific names without considering biological characteristics. Using Ward’s clustering method with amino acid composition or nucleotide content as traits, non-animals were classified into Plantae, Chromalveolata, and Fungi, and invertebrates were classified into Animalia and primitive groups, Amoebozoa, Excavata, Protista, and Choanozoa. A combined sample set of primitive eukaryotes was also examined by cluster analysis using amino acid composition and nucleotide content. Some Amoebozoa comprised a single cluster, whereas other Amoebozoa were grouped with other organisms (Excavata, Prosista, Chromaleolata, Fungi and Plantae), indicating their close relationships. Choanozoa (choanoflagellates; Monosiga brevicollis), considered the closest living relatives of animals, were found to be instead closely related to Fungi (Smittium culisetae, Pleurotus ostreatus, and Epidermophyton floccosum) and Excavata (Malawimonas jakobiformis). Our results demonstrate that amino acid composition and nucleotide content are useful indices for characterizing non-animal and invertebrate complete mitochondrial genomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».