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Enregistrement W2115948983 · doi:10.1155/2012/958164

Positive Selection and the Evolution of<i>izumo</i>Genes in Mammals

2012· article· en· W2115948983 sur OpenAlexafffund
Phil Grayson, Alberto Civetta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Evolutionary Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologySexual selectionSelection (genetic algorithm)GeneSperm competitionEvolutionary biologyPositive selectionSpermGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most genes linked to male reproductive function have been known to evolve rapidly among species and to show signatures of positive selection. Different male species-specific reproductive strategies have been proposed to underlie positive selection, such as sperm competitive advantage and control over females postmating physiology. However, an underexplored aspect potentially affecting male reproductive gene evolution in mammals is the effect of gene duplications. Here we analyze the molecular evolution of members of the izumo gene family in mammals, a family of four genes mostly expressed in the sperm with known and potential roles in sperm-egg fusion. We confirm a previously reported bout of selection for izumo1 and establish that the bout of selection is restricted to the diversification of species of the superorder Laurasiatheria. None of the izumo genes showed evidence of positive selection in Glires (Rodentia and Lagomorpha), and in the case of the non-testes-specific izumo4, rapid evolution was driven by relaxed selection. We detected evidence of positive selection for izumo3 among Primates. Interestingly, positively selected sites include several serine residues suggesting modifications in protein function and/or localization among Primates. Our results suggest that positive selection is driven by aspects related to species-specific adaptations to fertilization rather than sexual selection.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,169

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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