Computational prediction of microRNAs and their targets from three unicellular algae species with complete genome sequences
Notice bibliographique
Résumé
The genome sequences of Phaeodactylum tricornutum, Thalassiosira pseudonana, and Cyanidioschyzon merolae have provided significant evidence for the secondary endosymbiosis of diatoms in regard to the genome. Yet little about their relationships in regard to gene regulation pattern, such as microRNA (miRNA), has been reported. Using a homology search based on genomic sequences, 13, 3, and 7 predicted miRNA genes were found in genomes from P. tricornutum, T. pseudonana, and C. merolae, respectively. Of the 23 miRNA genes, 18 had homology with animal miRNAs, implying that they are ancestral miRNAs. A phylogenetic tree based on common miRNA families shared by these three unicellular algae, higher plants, and animals showed that P. tricornutum shared most miRNAs with animals. The phylogenetic tree also showed that C. merolae shared more miRNAs with plants than did the two diatoms, and the majority of its miRNAs were shared with the two diatoms. Our results were consistent with diatoms originating from a secondary endosymbiosis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».