Patterns and rates of intron divergence between humans and chimpanzees
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Introns, which constitute the largest fraction of eukaryotic genes and which had been considered to be neutral sequences, are increasingly acknowledged as having important functions. Several studies have investigated levels of evolutionary constraint along introns and across classes of introns of different length and location within genes. However, thus far these studies have yielded contradictory results. RESULTS: We present the first analysis of human-chimpanzee intron divergence, in which differences in the number of substitutions per intronic site (Ki) can be interpreted as the footprint of different intensities and directions of the pressures of natural selection. Our main findings are as follows: there was a strong positive correlation between intron length and divergence; there was a strong negative correlation between intron length and GC content; and divergence rates vary along introns and depending on their ordinal position within genes (for instance, first introns are more GC rich, longer and more divergent, and divergence is lower at the 3' and 5' ends of all types of introns). CONCLUSION: We show that the higher divergence of first introns is related to their larger size. Also, the lower divergence of short introns suggests that they may harbor a relatively greater proportion of regulatory elements than long introns. Moreover, our results are consistent with the presence of functionally relevant sequences near the 5' and 3' ends of introns. Finally, our findings suggest that other parts of introns may also be under selective constraints.
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 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 ».