The global landscape of sequence diversity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic comparisons between genomic sequence datasets have revealed a wide spectrum of sequence specificity from sequences that are highly conserved to those that are specific to individual species. Due to the limited number of fully sequenced eukaryotic genomes, analyses of this spectrum have largely focused on prokaryotes. Combining existing genomic datasets with the partial genomes of 193 eukaryotes derived from collections of expressed sequence tags, we performed a quantitative analysis of the sequence specificity spectrum to provide a global view of the origins and extent of sequence diversity across the three domains of life. RESULTS: Comparisons with prokaryotic datasets reveal a greater genetic diversity within eukaryotes that may be related to differences in modes of genetic inheritance. Mapping this diversity within a phylogenetic framework revealed that the majority of sequences are either highly conserved or specific to the species or taxon from which they derive. Between these two extremes, several evolutionary landmarks consisting of large numbers of sequences conserved within specific taxonomic groups were identified. For example, 8% of sequences derived from metazoan species are specific and conserved within the metazoan lineage. Many of these sequences likely mediate metazoan specific functions, such as cell-cell communication and differentiation. CONCLUSION: Through the use of partial genome datasets, this study provides a unique perspective of sequence conservation across the three domains of life. The provision of taxon restricted sequences should prove valuable for future computational and biochemical analyses aimed at understanding evolutionary and functional relationships.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».