Do orthologous gene phylogenies really support tree-thinking?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since Darwin's Origin of Species, reconstructing the Tree of Life has been a goal of evolutionists, and tree-thinking has become a major concept of evolutionary biology. Practically, building the Tree of Life has proven to be tedious. Too few morphological characters are useful for conducting conclusive phylogenetic analyses at the highest taxonomic level. Consequently, molecular sequences (genes, proteins, and genomes) likely constitute the only useful characters for constructing a phylogeny of all life. For this reason, tree-makers expect a lot from gene comparisons. The simultaneous study of the largest number of molecular markers possible is sometimes considered to be one of the best solutions in reconstructing the genealogy of organisms. This conclusion is a direct consequence of tree-thinking: if gene inheritance conforms to a tree-like model of evolution, sampling more of these molecules will provide enough phylogenetic signal to build the Tree of Life. The selection of congruent markers is thus a fundamental step in simultaneous analysis of many genes. RESULTS: Heat map analyses were used to investigate the congruence of orthologues in four datasets (archaeal, bacterial, eukaryotic and alpha-proteobacterial). We conclude that we simply cannot determine if a large portion of the genes have a common history. In addition, none of these datasets can be considered free of lateral gene transfer. CONCLUSION: Our phylogenetic analyses do not support tree-thinking. These results have important conceptual and practical implications. We argue that representations other than a tree should be investigated in this case because a non-critical concatenation of markers could be highly misleading.
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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 | 0,014 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».