MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2156721227 · doi:10.1002/iub.489

How a neutral evolutionary ratchet can build cellular complexity

2011· review· en· W2156721227 sur OpenAlexafffund
Julius Lukeš, John M. Archibald, Patrick J. Keeling, W. Ford Doolittle, Michael W. Gray

Notice bibliographique

RevueIUBMB Life · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCCentre National d’Etudes SpatialesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésConstructiveFunction (biology)Process (computing)Component (thermodynamics)Selection (genetic algorithm)BiologyComputer scienceRatchetCognitive scienceEvolutionary biologyArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complex cellular machines and processes are commonly believed to be products of selection, and it is typically understood to be the job of evolutionary biologists to show how selective advantage can account for each step in their origin and subsequent growth in complexity. Here, we describe how complex machines might instead evolve in the absence of positive selection through a process of "presuppression," first termed constructive neutral evolution (CNE) more than a decade ago. If an autonomously functioning cellular component acquires mutations that make it dependent for function on another, pre-existing component or process, and if there are multiple ways in which such dependence may arise, then dependence inevitably will arise and reversal to independence is unlikely. Thus, CNE is a unidirectional evolutionary ratchet leading to complexity, if complexity is equated with the number of components or steps necessary to carry out a cellular process. CNE can explain "functions" that seem to make little sense in terms of cellular economy, like RNA editing or splicing, but it may also contribute to the complexity of machines with clear benefit to the cell, like the ribosome, and to organismal complexity overall. We suggest that CNE-based evolutionary scenarios are in these and other cases less forced than the selectionist or adaptationist narratives that are generally told.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations197
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIUBMB LifeMême sujetEvolution and Genetic DynamicsTravaux en français237 207