Reconstruction of Ancestral 16S rRNA Reveals Mutation Bias in the Evolution of Optimal Growth Temperature in the Thermotogae Phylum
Notice bibliographique
Résumé
Optimal growth temperature is a complex trait involving many cellular components, and its physiology is not yet fully understood. Evolution of continuous characters, such as optimal growth temperature, is often modeled as a one-dimensional random walk, but such a model may be an oversimplification given the complex processes underlying the evolution of continuous characters. Recent articles have used ancestral sequence reconstruction to infer the optimal growth temperature of ancient organisms from the guanine and cytosine content of the stem regions of ribosomal RNA, allowing inferences about the evolution of optimal growth temperature. Here, we investigate the optimal growth temperature of the bacterial phylum Thermotogae. Ancestral sequence reconstruction using a nonhomogeneous model was used to reconstruct the stem guanine and cytosine content of 16S rRNA sequences. We compare this sequence reconstruction method with other ancestral character reconstruction methods, and show that sequence reconstruction generates smaller confidence intervals and different ancestral values than other reconstruction methods. Unbiased random walk simulation indicates that the lower temperature members of the Thermotogales have been under directional selection; however, when a simulation is performed that takes possible mutations into account, it is the high temperature lineages that are, in fact, under directional selection. We find that the evolution of Thermotogales optimal growth temperatures is best fit by a biased random walk model. These findings suggest that it may be easier to evolve from a high optimal growth temperature to a lower one than vice versa.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».