Evolutionary dynamics of abundant stop codon readthrough in <i>Anopheles</i> and <i>Drosophila</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Translational stop codon readthrough was virtually unknown in eukaryotic genomes until recent developments in comparative genomics and new experimental techniques revealed evidence of readthrough in hundreds of fly genes and several human, worm, and yeast genes. Here, we use the genomes of 21 species of Anopheles mosquitoes and improved comparative techniques to identify evolutionary signatures of conserved, functional readthrough of 353 stop codons in the malaria vector, Anopheles gambiae , and 51 additional Drosophila melanogaster stop codons, with several cases of double and triple readthrough including readthrough of two adjacent stop codons, supporting our earlier prediction of abundant readthrough in pancrustacea genomes. Comparisons between Anopheles and Drosophila allow us to transcend the static picture provided by single-clade analysis to explore the evolutionary dynamics of abundant readthrough. We find that most differences between the readthrough repertoires of the two species are due to readthrough gain or loss in existing genes, rather than to birth of new genes or to gene death; that RNA structures are sometimes gained or lost while readthrough persists; and that readthrough is more likely to be lost at TAA and TAG stop codons. We also determine which characteristic properties of readthrough predate readthrough and which are clade-specific. We estimate that there are more than 600 functional readthrough stop codons in A. gambiae and 900 in D. melanogaster . We find evidence that readthrough is used to regulate peroxisomal targeting in two genes. Finally, we use the sequenced centipede genome to refine the phylogenetic extent of abundant readthrough.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».