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Enregistrement W2135645309 · doi:10.1093/oxfordjournals.molbev.a004021

Mammalian Sperm Proteins Are Rapidly Evolving: Evidence of Positive Selection in Functionally Diverse Genes

2002· article· en· W2135645309 sur OpenAlexafffund
Dara G. Torgerson, Rob J. Kulathinal, Rama S. Singh

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology and Evolution · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyPositive selectionGeneSelection (genetic algorithm)Evolutionary biologySpermGeneticsComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing number of genes involved in sex and reproduction have been demonstrated to be rapidly evolving. Here, we show that genes expressed solely in spermatozoa represent a highly diverged subset among mouse and human tissue-specific orthologs. The average rate of nonsynonymous substitutions per site (K(a)) is significantly higher in sperm proteins (mean K(a) = 0.18; N = 35) than in proteins expressed specifically in all other tissues (mean K(a) = 0.074; N = 473). No differences, however, are found in the synonymous substitution rate (K(s)) between tissues, suggesting that selective forces, and not mutation rate, explain the high rate of replacement substitutions in sperm proteins. Four out of 19 sperm-specific genes with characterized function demonstrated evidence of strong positive Darwinian selection, including a protein involved in gene regulation, Protamine-1 (PRM1), a protein involved in glycolysis, GAPDS, and two egg-binding proteins, Adam-2 precursor (ADAM2) and sperm-adhesion molecule-1 (SAM1). These results demonstrate the rapid evolution of sperm-specific genes and highlight the molecular action of sexual selection on a variety of characters involved in mammalian sperm function.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations238
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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