THE EVOLUTION OF GENOMIC BASE COMPOSITION IN BACTERIA
Notice bibliographique
Résumé
Guanine plus cytosine (GC) content ranges broadly among bacterial genomes. In this study, we explore the use of a Brownian-motion model for the evolution of GC content over time. This model assumes that GC content varies over time in a continuous and homogeneous manner. Using this model and a maximum-likelihood approach, we analyzed the evolution of GC content across several bacterial phylogenies. Using three independent tests, we found that the observed divergence in GC content was consistent with a homogeneous Brownian-motion model. For example, similar rates of GC content evolution were inferred in several different bacterial subclades, indicating that there is relatively little rate heterogeneity in GC content evolution over broad evolutionary time scales. We thus argue that the homogeneous Brownian-motion model provides a good working model for GC content evolution. We then use this model to determine the overall rate of GC content evolution among eubacteria. We also determine the time frame over which GC content remains similar in related taxa, using a flexible definition for "similarity" in GC content so that, depending on the context, more or less stringent criteria may be applied. Our results have implications for models of sequence evolution, including those used for phylogenetic reconstruction and for inferring unusual changes in GC content.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».