Evolution of orthologous tandemly arrayed gene clusters
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tandemly Arrayed Gene (TAG) clusters are groups of paralogous genes that are found adjacent on a chromosome. TAGs represent an important repertoire of genes in eukaryotes. In addition to tandem duplication events, TAG clusters are affected during their evolution by other mechanisms, such as inversion and deletion events, that affect the order and orientation of genes. The DILTAG algorithm developed in 1 makes it possible to infer a set of optimal evolutionary histories explaining the evolution of a single TAG cluster, from an ancestral single gene, through tandem duplications (simple or multiple, direct or inverted), deletions and inversion events. RESULTS: We present a general methodology, which is an extension of DILTAG, for the study of the evolutionary history of a set of orthologous TAG clusters in multiple species. In addition to the speciation events reflected by the phylogenetic tree of the considered species, the evolutionary events that are taken into account are simple or multiple tandem duplications, direct or inverted, simple or multiple deletions, and inversions. We analysed the performance of our algorithm on simulated data sets and we applied it to the protocadherin gene clusters of human, chimpanzee, mouse and rat. CONCLUSIONS: Our results obtained on simulated data sets showed a good performance in inferring the total number and size distribution of duplication events. A limitation of the algorithm is however in dealing with multiple gene deletions, as the algorithm is highly exponential in this case, and becomes quickly intractable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».