Elevated Evolutionary Rates among Functionally Diverged Reproductive Genes across Deep Vertebrate Lineages
Notice bibliographique
Résumé
Among closely related taxa, proteins involved in reproduction generally evolve more rapidly than other proteins. Here, we apply a functional and comparative genomics approach to compare functional divergence across a deep phylogenetic array of egg-laying and live-bearing vertebrate taxa. We aligned and annotated a set of 4,986 1 : 1 : 1 : 1 : 1 orthologs in Anolis carolinensis (green lizard), Danio rerio (zebrafish), Xenopus tropicalis (frog), Gallus gallus (chicken), and Mus musculus (mouse) according to function using ESTs from available reproductive (including testis and ovary) and non-reproductive tissues as well as Gene Ontology. For each species lineage, genes were further classified as tissue-specific (found in a single tissue) or tissue-expressed (found in multiple tissues). Within independent vertebrate lineages, we generally find that gonadal-specific genes evolve at a faster rate than gonadal-expressed genes and significantly faster than non-reproductive genes. Among the gonadal set, testis genes are generally more diverged than ovary genes. Surprisingly, an opposite but nonsignificant pattern is found among the subset of orthologs that remained functionally conserved across all five lineages. These contrasting evolutionary patterns found between functionally diverged and functionally conserved reproductive orthologs provide evidence for pervasive and potentially cryptic lineage-specific selective processes on ancestral reproductive systems in vertebrates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».