Microsatellite landscape evolutionary dynamics across 450 million years of vertebrate genome evolution
Notice bibliographique
Résumé
The evolutionary dynamics of simple sequence repeats (SSRs or microsatellites) across the vertebrate tree of life remain largely undocumented and poorly understood. In this study, we analyzed patterns of genomic microsatellite abundance and evolution across 71 vertebrate genomes. The highest abundances of microsatellites exist in the genomes of ray-finned fishes, squamate reptiles, and mammals, while crocodilian, turtle, and avian genomes exhibit reduced microsatellite landscapes. We used comparative methods to infer evolutionary rates of change in microsatellite abundance across vertebrates and to highlight particular lineages that have experienced unusually high or low rates of change in genomic microsatellite abundance. Overall, most variation in microsatellite content, abundance, and evolutionary rate is observed among major lineages of reptiles, yet we found that several deeply divergent clades (i.e., squamate reptiles and mammals) contained relatively similar genomic microsatellite compositions. Archosauromorph reptiles (turtles, crocodilians, and birds) exhibit reduced genomic microsatellite content and the slowest rates of microsatellite evolution, in contrast to squamate reptile genomes that have among the highest rates of microsatellite evolution. Substantial branch-specific shifts in SSR content in primates, monotremes, rodents, snakes, and fish are also evident. Collectively, our results support multiple major shifts in microsatellite genomic landscapes among vertebrates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».