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Enregistrement W2171069213 · doi:10.1007/s00239-006-0284-7

The Mechanisms of Codon Reassignments in Mitochondrial Genetic Codes

2007· article· en· W2171069213 sur OpenAlexafffund
Supratim Sengupta, Xiaoguang Yang, Paul G. Higgs

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Evolution · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBiologyTransfer RNACodon usage biasGenetic codeGenomeGeneticsStart codonMitochondrial DNAMechanism (biology)Stop codonGeneRNABase sequencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many cases of nonstandard genetic codes are known in mitochondrial genomes. We carry out analysis of phylogeny and codon usage of organisms for which the complete mitochondrial genome is available, and we determine the most likely mechanism for codon reassignment in each case. Reassignment events can be classified according to the gain-loss framework. The "gain" represents the appearance of a new tRNA for the reassigned codon or the change of an existing tRNA such that it gains the ability to pair with the codon. The "loss" represents the deletion of a tRNA or the change in a tRNA so that it no longer translates the codon. One possible mechanism is codon disappearance (CD), where the codon disappears from the genome prior to the gain and loss events. In the alternative mechanisms the codon does not disappear. In the unassigned codon mechanism, the loss occurs first, whereas in the ambiguous intermediate mechanism, the gain occurs first. Codon usage analysis gives clear evidence of cases where the codon disappeared at the point of the reassignment and also cases where it did not disappear. CD is the probable explanation for stop to sense reassignments and a small number of reassignments of sense codons. However, the majority of sense-to-sense reassignments cannot be explained by CD. In the latter cases, by analysis of the presence or absence of tRNAs in the genome and of the changes in tRNA sequences, it is sometimes possible to distinguish between the unassigned codon and the ambiguous intermediate mechanisms. We emphasize that not all reassignments follow the same scenario and that it is necessary to consider the details of each case carefully.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations125
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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