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Enregistrement W2159394744 · doi:10.1128/ec.5.5.789-793.2006

Evidence of mRNA-Mediated Intron Loss in the Human-Pathogenic Fungus <i>Cryptococcus neoformans</i>

2006· article· en· W2159394744 sur OpenAlexfundno aff
Jason Stajich, Fred S. Dietrich

Notice bibliographique

RevueEukaryotic Cell · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeGenome CanadaCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBroad InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésCryptococcus neoformansBiologyIntronFungusPathogenic fungusCryptococcusGeneticsMessenger RNAMicrobiologyGeneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introns are a defining feature of eukaryotic genomes, though the mechanism of intron gain or loss is not well understood. Reverse transcription of mRNA followed by homologous recombination with the genome has been posited as a mechanism of intron loss, though little direct evidence of recent loss events has been described to support this model. We find supporting evidence for an mRNA-mediated mechanism of loss through comparative genome analyses that revealed a recent loss of 10 adjacent introns in a 22-exon gene in the human-pathogenic fungus Cryptococcus neoformans. We surveyed the gene structures of the entire genomes of Cryptococcus gattii, which diverged from the C. neoformans lineage 37 million years ago (Mya), and C. neoformans var. grubii and var. neoformans, which diverged 18 Mya. Our comparison revealed greater than 99.9% intron conservation, with evidence from 20 genes showing evidence of intron loss, but no convincing evidence of intron gain. Our findings confirm that Cryptococcus introns have been quite stable over recent evolutionary time, with occasional mRNA-mediated intron loss events.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations54
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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