Origin and Evolution of Processed Pseudogenes That Stabilize Functional <i>Makorin1</i> mRNAs in Mice, Primates and Other Mammals
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the origin and evolution of a mouse processed pseudogene, Makorin1-p1, whose transcripts stabilize functional Makorin1 mRNAs. It is shown that Makorin1-p1 originated almost immediately before the musculus and cervicolor species groups diverged from each other some 4 million years ago and that the Makorin1-p1 orthologs in various Mus species are transcribed. However, Mus caroli in the cervicolor species group expresses not only Makorin1-p1, but also another older Makorin1-derived processed pseudogene, demonstrating the rapid generation and turnover in subgenus Mus. Under this circumstance, transcribed processed pseudogenes (TPPs) of Makorin1 evolved in a strictly neutral fashion even with an enhanced substitution rate at CpG dinucleotide sites. Next, we extend our analyses to rats and other mammals. It is shown that although these species also possess their own Makorin1-derived TPPs, they occur rather infrequently in simian primates. Under this circumstance, it is hypothesized that already existing TPPs must be prevented from accumulating detrimental mutations by negative selection. This hypothesis is substantiated by the presence of two rather old TPPs, MKRNP1 and MKRN4, in humans and New World monkeys. The evolutionary rate and pattern of Makorin1-derived processed pseudogenes depend heavily on how frequently they are disseminated in the genome.
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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 | 0,000 | 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 ».