Structural and functional relationships shown by genomic analysis of <i>Capra hircus</i> genes
Notice bibliographique
Résumé
The effect of base composition biases on codon usage patterns was investigated in the goat species Capra hircus , using custom-designed computational tools available within the public domain. Nucleotide frequencies were nearly equal and a slight increase of adenine–thymine (AT) over guanine–cytosine (GC) was detected throughout the dataset. However, this increase showed no influence on the bases at the third codon position (N3). C3 and G3 were found more often than A/T3, suggesting that there was a small or almost no influence of the general base composition on the N3 base composition. To understand more and analyse in-depth influence and interactions between base compositions and codons, further relative synonymous codon usage (RSCU) was investigated. Amino acid usage and the correlation between its usages were also investigated, using both basic sequence analysis and statistical analysis means (measures of correlation). These analyses were utilized to probe whether there were correlations between genes, genomic characteristics and their function. Genes with high GC and those with low GC were also investigated to see to what extent how a gene functions could influence its sequence structure and impose certain structural modifications. This investigation may shed light on many genomic features of Capra hircus genes and would be of significance for future biotechnology/research projects considering Capra for transgenic and advanced genomic initiatives.
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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 | 0,001 | 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 ».