<i>Fox</i>gene loci in<i>Takifugu rubripes</i>and<i>Tetraodon nigroviridis</i>genomes and comparison with those of medaka and zebrafish genomes
Notice bibliographique
Résumé
Members of the Fox gene family of transcriptional regulators are essential for animal development and have been extensively studied in vertebrates. The mouse and human genomes contain at least 40 FOX genes which are divided into 19 subclasses based on the sequence similarity of the highly conserved forkhead domain. Using the genome sequence of the Takifugu rubripes and Tetraodon nigroviridis , we examined the genomic complement of fox genes in these organisms to gain insight into the evolutionary relationship of this gene family. We identified 53 fox genes in Tetraodon nigroviridis and Takifugu rubripes genome by searching the forkhead domain. These genes are divided into 18 subclasses as follows: 8 fox genes in subclass O; 6 in subclass P ; 4 in subclasses D, J, and N; 3 in subclasses A, B, C, E, F, and I; 2 in subclasses K, L, and Q; and 1 in subclasses G, H, M, and R. Together with the forkhead domain sequences of human, chicken, frog, zebrafish, medaka, and Caenorhabditis elegans, the phylogenetic relationship of the fox genes in Takifugu rubripes and Tetraodon nigroviridis were analyzed and compared. The genes structure, general features, and the three-dimensional model of these genes were also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».