Discovery of Novel Genes Derived from Transposable Elements Using Integrative Genomic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Complex eukaryotes contain millions of transposable elements (TEs), comprising large fractions of their nuclear genomes. TEs consist of structural, regulatory, and coding sequences that are ordinarily associated with transposition, but that occasionally confer on the organism a selective advantage and may thereby become exapted. Exapted transposable element genes (ETEs) are known to play critical roles in diverse systems, from vertebrate adaptive immunity to plant development. Yet despite their evident importance, most ETEs have been identified fortuitously and few systematic searches have been conducted, suggesting that additional ETEs may await discovery. To explore this possibility, we develop a comprehensive systematic approach to searching for ETEs. We use TE-specific conserved domains to identify with high precision genes derived from TEs and screen them for signatures of exaptation based on their similarities to reference sets of known ETEs, conventional (non-TE) genes, and TE genes across diverse genetic attributes including repetitiveness, conservation of genomic location and sequence, and levels of expression and repressive small RNAs. Applying this approach in the model plant Arabidopsis thaliana, we discover a surprisingly large number of novel high confidence ETEs. Intriguingly, unlike known plant ETEs, several of the novel ETE families form tandemly arrayed gene clusters, whereas others are relatively young. Our results not only identify novel TE-derived genes that may have practical applications but also challenge the notion that TE exaptation is merely a relic of ancient life, instead suggesting that it may continue to fundamentally drive evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».