Random Addition Concatenation Analysis: A Novel Approach to the Exploration of Phylogenomic Signal Reveals Strong Agreement between Core and Shell Genomic Partitions in the Cyanobacteria
Notice bibliographique
Résumé
Recent whole-genome approaches to microbial phylogeny have emphasized partitioning genes into functional classes, often focusing on differences between a stable core of genes and a variable shell. To rigorously address the effects of partitioning and combining genes in genome-level analyses, we developed a novel technique called Random Addition Concatenation Analysis (RADICAL). RADICAL operates by sequentially concatenating randomly chosen gene partitions starting with a single-gene partition and ending with the entire genomic data set. A phylogenetic tree is built for every successive addition, and the entire process is repeated creating multiple random concatenation paths. The result is a library of trees representing a large variety of differently sized random gene partitions. This library can then be mined to identify unique topologies, assess overall agreement, and measure support for different trees. To evaluate RADICAL, we used 682 orthologous genes across 13 cyanobacterial genomes. Despite previous assertions of substantial differences between a core and a shell set of genes for this data set, RADICAL reveals the two partitions contain congruent phylogenetic signal. Substantial disagreement within the data set is limited to a few nodes and genes involved in metabolism, a functional group that is distributed evenly between the core and the shell partitions. We highlight numerous examples where RADICAL reveals aspects of phylogenetic behavior not evident by examining individual gene trees or a "'total evidence" tree. Our method also demonstrates that most emergent phylogenetic signal appears early in the concatenation process. The software is freely available at http://desalle.amnh.org.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».