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Enregistrement W2145992798 · doi:10.1093/molbev/msr162

Evolutionary Models Accounting for Layers of Selection in Protein-Coding Genes and their Impact on the Inference of Positive Selection

2011· article· en· W2145992798 sur OpenAlexaff
Nimrod D. Rubinstein, Adi Doron‐Faigenboim, Itay Mayrose, Tal Pupko

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology and Evolution · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesTel Aviv UniversityIsrael Science FoundationNational Evolutionary Synthesis Center
Mots-clésNonsynonymous substitutionBiologySynonymous substitutionNegative selectionSelection (genetic algorithm)RNAGeneticsGeneMolecular evolutionInferenceSubstitution (logic)DNACoding regionDNA sequencingEvolutionary biologyComputational biologyCodon usage biasGenomeComputer scienceMachine learningArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The selective forces acting on a protein-coding gene are commonly inferred using evolutionary codon models by contrasting the rate of nonsynonymous substitutions to the rate of synonymous substitutions. These models usually assume that the synonymous substitution rate, Ks, is homogenous across all sites, which is justified if synonymous sites are free from selection. However, a growing body of evidence indicates that the DNA and RNA levels of protein-coding genes are subject to varying degrees of selective constraints due to various biological functions encoded at these levels. In this paper, we develop evolutionary models that account for these layers of selection by allowing for both among-site variability of substitution rates at the DNA/RNA level (which leads to Ks variability among protein-coding sites) and among-site variability of substitution rates at the protein level (Ka variability). These models are constructed so that positive selection is either allowed or not. This enables statistical testing of positive selection when variability at the DNA/RNA substitution rate is accounted for. Using this methodology, we show that variability of the baseline DNA/RNA substitution rate is a widespread phenomenon in coding sequence data of mammalian genomes, most likely reflecting varying degrees of selection at the DNA and RNA levels. Additionally, we use simulations to examine the impact that accounting for the variability of the baseline DNA/RNA substitution rate has on the inference of positive selection. Our results show that ignoring this variability results in a high rate of erroneous positive-selection inference. Our newly developed model, which accounts for this variability, does not suffer from this problem and hence provides a likelihood framework for the inference of positive selection on a background of variability in the baseline DNA/RNA substitution rate.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations62
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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