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Enregistrement W2110332419 · doi:10.1093/molbev/msh129

Patterns of Bacterial Gene Movement

2004· article· en· W2110332419 sur OpenAlexafffund
Weilong Hao

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology and Evolution · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyGenomeGeneHorizontal gene transferPhylogeneticsGeneticsBacterial genome sizeEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lateral gene transfer has emerged as an important force in bacterial evolution. A substantial number of genes can be inserted into or deleted from genomes through the process of lateral transfer. In this study, we looked for atypical occurrence of genes among related organisms to detect laterally transferred genes. We have analyzed 50 bacterial complete genomes from nine groups. For each group we use a 16s rRNA phylogeny and a comparison of protein similarity to map gene insertions/deletions onto their species phylogeny. The results reveal that there is poor correlation of genes inserted, deleted, and duplicated with evolutionary branch length. In addition, the numbers of genes inserted, deleted, or duplicated within the same branch are not always correlated with each other. Nor is there any similarity within groups. For example, in the Rhizobiales group, the ratio of insertions to deletions in the evolutionary branch leading to Agrobacterium tumefaciens str. C58 (Cereon) is 0.52, but it is 39.52 for Mesorhizobium loti. Most strikingly, the number of insertions of foreign genes is much larger in the external branches of the trees. These insertions also greatly outnumber the occurrence of deletions, and yet the genome sizes of these bacteria remain roughly constant. This indicates that many of the insertions are specific to each organism and are lost before related species can evolve. Simulations of the process of insertion and deletion, tailored to each phylogeny, support this conclusion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations52
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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