Varying signals of the effects of natural selection during teleost growth hormone gene evolution
Notice bibliographique
Résumé
The growth hormone (GH) gene of teleost fish exhibits a higher degree of variability compared with other vertebrate groups. However, the different selective constraints at the sequence level are not well understood. In this study, maximum-likelihood (ML) models of codon substitutions were used to investigate Darwinian adaptive evolution of the GH gene in teleost fishes. Complete GH gene sequences of 54 fish species were classified into 4 orders, and the variable nature of GH was examined by determining the dN and dS rate variation and the rates of molecular evolution for each teleost order. The results indicate that although the overall evolution rate for teleost GH is high ((1.15 +/- 0.01) x 10(-9) substitutions/(aa site x y)) compared with the "slow phases" in mammals ((0.21 to 0.28 +/- 0.05) x 10(-9)), the vital structure of this gene has been retained. While the majority of the amino acid changes appear to be due to relaxation of purifying selection, some positively selected sites were detected in regions with no specifically identified role in protein function. The positively selected regions observed in salmoniformes lineage suggests a possible role for positive selection driving functional divergence in paralogous forms of the GH gene after whole-genome duplication in this lineage.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».