Positive Selection within a Diatom Species Acts on Putative Protein Interactions and Transcriptional Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Diatoms are the most species-rich group of microalgae, and their contribution to marine primary production is important on a global scale. Diatoms can form dense blooms through rapid asexual reproduction; mutations acquired and propagated during blooms likely provide the genetic, and thus phenotypic, variability upon which natural selection may act. Positive selection was tested using genome and transcriptome-wide pair-wise comparisons of homologs in three genera of diatoms (Pseudo-nitzschia, Ditylum, and Thalassiosira) that represent decreasing phylogenetic distances. The signal of positive selection was greatest between two strains of Thalassiosira pseudonana. Further testing among seven strains of T. pseudonana yielded 809 candidate genes of positive selection, which are 7% of the protein-coding genes. Orphan genes and genes encoding protein-binding domains and transcriptional regulators were enriched within the set of positively selected genes relative to the genome as a whole. Positively selected genes were linked to the potential selective pressures of nutrient limitation and sea surface temperature based on analysis of gene expression profiles and identification of positively selected genes in subsets of strains from locations with similar environmental conditions. The identification of positively selected genes presents an opportunity to test new hypotheses in natural populations and the laboratory that integrate selected genotypes in T. pseudonana with their associated phenotypes and selective forces.
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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) | 0,001 | 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 ».