GC2 Biology Dictates Gene Expressivity in <i>Camellia sinensis</i>
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of the gene expression is influenced by the nature of codons used throughout the gene. This is due to the fact that most genes and organisms do not use synonymous codons uniformly; certain synonymous codons are used preferentially, a phenomenon called codon usage bias (CUB). Based on the hypothesis that highly expressed genes are often characterized by strong compositional bias in terms of codon usage, there are a number of measures currently in use that quantify codon usage bias in genes, and hence provide numerical indices to predict the expression level of genes. We analyzed normalized AT and GC frequency at each codon site. We observed that correlations between gene expression as measured by CAI and GC content at any codon site are very weak. GC2s showed moderate positive correlation with gene expression. We also measured the correlations between CAI and AT content at three codon sites. AT2s showed moderate negative correlation with gene expression. We further observed a strong correlation between RCBS and protein length indicating natural selection operating in favor of shorter genes to be expressed at higher level. Our analysis revealed that the second position of synonymous codons in Camellia sinensis plays a more prominent role than the third position in determining gene expressivity as evident from CUB and correlation analysis on ten genes.
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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 | 0,000 | 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 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 ».