A “Holistic” Kinesin Phylogeny Reveals New Kinesin Families and Predicts Protein Functions
Notice bibliographique
Résumé
Kinesin superfamily proteins are ubiquitous to all eukaryotes and essential for several key cellular processes. With the establishment of genome sequence data for a substantial number of eukaryotes, it is now possible for the first time to analyze the complete kinesin repertoires of a diversity of organisms from most eukaryotic kingdoms. Such a "holistic" approach using 486 kinesin-like sequences from 19 eukaryotes and analyzed by Bayesian techniques, identifies three new kinesin families, two new phylum-specific groups, and unites two previously identified families. The paralogue distribution suggests that the eukaryotic cenancestor possessed nearly all kinesin families. However, multiple losses in individual lineages mean that no family is ubiquitous to all organisms and that the present day distribution reflects common biology more than it does common ancestry. In particular, the distribution of four families--Kinesin-2, -9, and the proposed new families Kinesin-16 and -17--correlates with the possession of cilia/flagella, and this can be used to predict a flagellar function for two new kinesin families. Finally, we present a set of hidden Markov models that can reliably place most new kinesin sequences into families, even when from an organism at a great evolutionary distance from those in the analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».