MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152570956 · doi:10.1093/molbev/msq323

Harvesting Evolutionary Signals in a Forest of Prokaryotic Gene Trees

2010· article· en· W2152570956 sur OpenAlexafffund
Klaus Schliep, Philippe Lopez, François‐Joseph Lapointe, Éric Bapteste

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology and Evolution · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMuséum National d'Histoire Naturelle
Mots-clésBiologyPhylogenetic treeArchaeaHorizontal gene transferPhylogeneticsTree of life (biology)Evolutionary biologyPhylogenetic networkPhylogenomicsGeneGenomeGene duplicationCladeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phylogenomic studies produce increasingly large phylogenetic forests of trees with patchy taxonomical sampling. Typically, prokaryotic data generate thousands of gene trees of all sizes that are difficult, if not impossible, to root. Their topologies do not match the genealogy of lineages, as they are influenced not only by duplication, losses, and vertical descent but also by lateral gene transfer (LGT) and recombination. Because this complexity in part reflects the diversity of evolutionary processes, the study of phylogenetic forests is thus a great opportunity to improve our understanding of prokaryotic evolution. Here, we show how the rich evolutionary content of such novel phylogenetic objects can be exploited through the development of new approaches designed specifically for extracting the multiple evolutionary signals present in the forest of life, that is, by slicing up trees into remarkable bits and pieces: clans, slices, and clips. We harvested a forest of 6,901 unrooted gene trees comprising up to 100 prokaryotic genomes (41 archaea and 59 bacteria) to search for evolutionary events that a species tree would not account for. We identified 1) trees and partitions of trees that reflected the lifestyle of organisms rather than their taxonomy, 2) candidate lifestyle-specific genetic modules, used by distinct unrelated organisms to adapt to the same environment, 3) gene families, nonrandomly distributed in the functional space, that were frequently exchanged between archaea and bacteria, sometimes without major changes in their sequences. Finally, 4) we reconstructed polarized networks of genetic partnerships between archaea and bacteria to describe some of the rules affecting LGT between these two Domains.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Biology and EvolutionMême sujetGenomics and Phylogenetic StudiesTravaux en français237 207