MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2119642862 · doi:10.1093/molbev/msr311

An Improved Likelihood Ratio Test for Detecting Site-Specific Functional Divergence among Clades of Protein-Coding Genes

2011· letter· en· W2119642862 sur OpenAlexafffund
Cameron J. Weadick, Belinda S. W. Chang

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology and Evolution · 2011
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyCladeDivergence (linguistics)False positive paradoxConstraint (computer-aided design)GeneEvolutionary biologyNull modelNull hypothesisGeneticsComputational biologyPhylogeneticsStatisticsEcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maximum likelihood codon substitution models have proven useful for studying when and how protein function evolves, but they have recently been criticized on a number of fronts. The strengths and weaknesses of such methods must therefore be identified and improved upon. Here, using simulations, we show that the Clade model C versus M1a test for functional divergence among clades is prone to false positives under simple evolutionary conditions. We then propose a new null model (M2a_rel) that better accounts for among-site variation in selective constraint. We show that the revised test has an improved false-positive rate and good power. Applying this test to previously analyzed data sets of primate ribonucleases and mammalian rhodopsins reveals that some conclusions may have been misled by the original method. The improved test should prove useful for identifying patterns of divergence in selective constraint among paralogous gene families and among orthologs from ecologically divergent species.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations160
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Biology and EvolutionMême sujetGenomics and Phylogenetic StudiesTravaux en français237 207