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Enregistrement W2105489997 · doi:10.1186/1471-2148-10-343

On the artefactual parasitic eubacteria clan in conditioned logdet phylogenies: heterotachy and ortholog identification artefacts as explanations

2010· article· en· W2105489997 sur OpenAlexaff
Ajanthah Sangaralingam, Edward Susko, David Bryant, Matthew Spencer

Notice bibliographique

RevueBMC Evolutionary Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilIsaac Newton Institute for Mathematical Sciences
Mots-clésBiologyPhylogenetic treeClanPhylogeneticsPhylogenetic networkIdentification (biology)Evolutionary biologyGeneticsGeneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Phylogenetic reconstruction methods based on gene content often place all the parasitic and endosymbiotic eubacteria (parasites for short) together in a clan. Many other lines of evidence point to this parasites clan being an artefact. This artefact could be a consequence of the methods used to construct ortholog databases (due to some unknown bias), the methods used to estimate the phylogeny, or both.We test the idea that the parasites clan is an ortholog identification artefact by analyzing three different ortholog databases (COG, TRIBES, and OFAM), which were constructed using different methods, and are thus unlikely to share the same biases. In each case, we estimate a phylogeny using an improved version of the conditioned logdet distance method. If the parasites clan appears in trees from all three databases, it is unlikely to be an ortholog identification artefact.Accelerated loss of a subset of gene families in parasites (a form of heterotachy) may contribute to the difficulty of estimating a phylogeny from gene content data. We test the idea that heterotachy is the underlying reason for the estimation of an artefactual parasites clan by applying two different mixture models (phylogenetic and non-phylogenetic), in combination with conditioned logdet. In these models, there are two categories of gene families, one of which has accelerated loss in parasites. Distances are estimated separately from each category by conditioned logdet. This should reduce the tendency for tree estimation methods to group the parasites together, if heterotachy is the underlying reason for estimation of the parasites clan. RESULTS: The parasites clan appears in conditioned logdet trees estimated from all three databases. This makes it less likely to be an artefact of database construction. The non-phylogenetic mixture model gives trees without a parasites clan. However, the phylogenetic mixture model still results in a tree with a parasites clan. Thus, it is not entirely clear whether heterotachy is the underlying reason for the estimation of a parasites clan. Simulation studies suggest that the phylogenetic mixture model approach may be unsuccessful because the model of gene family gain and loss it uses does not adequately describe the real data. CONCLUSIONS: The most successful methods for estimating a reliable phylogenetic tree for parasitic and endosymbiotic eubacteria from gene content data are still ad-hoc approaches such as the SHOT distance method. however, the improved conditioned logdet method we developed here may be useful for non-parasites and can be accessed at http://www.liv.ac.uk/~cgrbios/cond_logdet.html.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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