Stronger purifying selection against gene conversions in a pathogenic<i>Saccharomyces cerevisiae</i>strain
Notice bibliographique
Résumé
Gene conversions most often have no selective impact, but some are selectively disadvantageous whereas others are selectively advantageous. Although gene conversions have been extensively studied in yeasts, very little is known about their selective impact in pathological yeasts. Here, we used the GENECONV software to compare the characteristics of candidate gene conversions found in a pathogenic strain (YJM789) and a nonpathogenic strain (S288c) of Saccharomyces cerevisiae. Interestingly, the pathogenic strain has fewer gene conversions when compared with the nonpathogenic strain. Of the 123 conversions we identified, 27 were identical or similar between the two strains, 62 were specific to the S288c strain, and 34 were specific to the YJM789 strain. Identical and similar conversions likely represent conversions that are under similar levels of purifying selection in both strains. The lower number of gene conversions in most gene families of the pathogenic strain is likely the result of higher purifying selection in this strain. In contrast, the higher number of conversions found in the YRF1 helicase gene family of the pathogenic strain could represent an example of adaptive gene conversions involved in maintaining its telomeres.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».