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Enregistrement W2085627219 · doi:10.1186/1471-2164-8-369

Separating the effects of mutation and selection in producing DNA skew in bacterial chromosomes

2007· article· en· W2085627219 sur OpenAlexaff
R. A. Morton, Brian R. Morton

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySkewReplication (statistics)GeneticsReplication timingOrigin of replicationDNA replicationSelection (genetic algorithm)GeneComputational biologyMutationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many bacterial chromosomes display nucleotide asymmetry, or skew, between the leading and lagging strands of replication. Mutational differences between these strands result in an overall pattern of skew that is centered about the origin of replication. Such a pattern could also arise from selection coupled with a bias for genes coded on the leading strand. The relative contributions of selection and mutation in producing compositional skew are largely unknown. RESULTS: We describe a model to quantify the contribution of mutational differences between the leading and lagging strands in producing replication-induced skew. When the origin and terminus of replication are known, the model can be used to estimate the relative accumulation of G over C and of A over T on the leading strand due to replication effects in a chromosome with bidirectional replication arms. The model may also be implemented in a maximum likelihood framework to estimate the locations of origin and terminus. We find that our estimations for the origin and terminus agree very well with the location of genes that are thought to be associated with the replication origin. This indicates that our model provides an accurate, objective method of determining the replication arms and also provides support for the hypothesis that these genes represent an ancestral cluster of origin-associated genes. CONCLUSION: The model has several advantages over other methods of analyzing genome skew. First, it quantifies the role of mutation in generating skew so that its effect on composition, for example codon bias, can be assessed. Second, it provides an objective method for locating origin and terminus, one that is based on chromosome-wide accumulation of leading vs lagging strand nucleotide differences. Finally, the model has the potential to be utilized in a maximum likelihood framework in order to analyze the effect of chromosome rearrangements on nucleotide composition.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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