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Enregistrement W2328577745 · doi:10.1139/gen-2012-0098

Stronger purifying selection against gene conversions in a pathogenic<i>Saccharomyces cerevisiae</i>strain

2012· article· en· W2328577745 sur OpenAlexaffvenue
B. Richard Page, Guy Drouin

Notice bibliographique

RevueGenome · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensGDG Environnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyStrain (injury)GeneSaccharomyces cerevisiaeGeneticsNegative selectionMicrobiologyGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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