Modeling the evolution dynamics of exon-intron structure with a general random fragmentation process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most eukaryotic genes are interrupted by spliceosomal introns. The evolution of exon-intron structure remains mysterious despite rapid advance in genome sequencing technique. In this work, a novel approach is taken based on the assumptions that the evolution of exon-intron structure is a stochastic process, and that the characteristics of this process can be understood by examining its historical outcome, the present-day size distribution of internal translated exons (exon). Through the combination of simulation and modeling the size distribution of exons in different species, we propose a general random fragmentation process (GRFP) to characterize the evolution dynamics of exon-intron structure. This model accurately predicts the probability that an exon will be split by a new intron and the distribution of novel insertions along the length of the exon. RESULTS: As the first observation from this model, we show that the chance for an exon to obtain an intron is proportional to its size to the 3rd power. We also show that such size dependence is nearly constant across gene, with the exception of the exons adjacent to the 5' UTR. As the second conclusion from the model, we show that intron insertion loci follow a normal distribution with a mean of 0.5 (center of the exon) and a standard deviation of 0.11. Finally, we show that intron insertions within a gene are independent of each other for vertebrates, but are more negatively correlated for non-vertebrate. We use simulation to demonstrate that the negative correlation might result from significant intron loss during evolution, which could be explained by selection against multi-intron genes in these organisms. CONCLUSIONS: The GRFP model suggests that intron gain is dynamic with a higher chance for longer exons; introns are inserted into exons randomly with the highest probability at the center of the exon. GRFP estimates that there are 78 introns in every 10 kb coding sequences for vertebrate genomes, agreeing with empirical observations. GRFP also estimates that there are significant intron losses in the evolution of non-vertebrate genomes, with extreme cases of around 57% intron loss in Drosophila melanogaster, 28% in Caenorhabditis elegans, and 24% in Oryza sativa.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».