Contributions of Speed and Accuracy to Translational Selection in Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Among bacteria, we have previously shown that species that are capable of rapid growth have stronger selection on codon usage than slow growing species, and possess higher numbers of rRNA and tRNA genes. This suggests that fast-growers are adapted for fast protein synthesis. There is also considerable evidence that codon usage is influenced by accuracy of translation, and some authors have argued that accuracy is more important than speed. Here we compare the strength of the two effects by studying the codon usages in high and low expression genes and on conserved and variable sites within high expression genes. We introduce a simple statistical method that can be used to assess the significance and the strength of the two types of bias in the same sets of sequences. We compare our statistical measure of codon bias to the common used codon adaptation index, and show that the new measure is preferable for three reasons for the purposes of this analysis. Across a large sample of bacterial genomes, both effects from speed and accuracy are clearly visible, although the speed effect appears to be much stronger than the accuracy effect and is found to be significant in a larger proportion of genomes. It is also difficult to explain the correlation of codon bias in the high expression genes with growth rates and numbers of copies of tRNA and rRNA genes on the basis of selection for accuracy. Hence we conclude that selection for translational speed is a dominant effect in driving codon usage bias in fast-growing bacteria, with selection for accuracy playing a small supplementary role.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».