The (in)complete organelle genome: exploring the use and nonuse of available technologies for characterizing mitochondrial and plastid chromosomes
Notice bibliographique
Résumé
Not long ago, scientists paid dearly in time, money and skill for every nucleotide that they sequenced. Today, DNA sequencing technologies epitomize the slogan 'faster, easier, cheaper and more', and in many ways, sequencing an entire genome has become routine, even for the smallest laboratory groups. This is especially true for mitochondrial and plastid genomes. Given their relatively small sizes and high copy numbers per cell, organelle DNAs are currently among the most highly sequenced kind of chromosome. But accurately characterizing an organelle genome and the information it encodes can require much more than DNA sequencing and bioinformatics analyses. Organelle genomes can be surprisingly complex and can exhibit convoluted and unconventional modes of gene expression. Unravelling this complexity can demand a wide assortment of experiments, from pulsed-field gel electrophoresis to Southern and Northern blots to RNA analyses. Here, we show that it is exactly these types of 'complementary' analyses that are often lacking from contemporary organelle genome papers, particularly short 'genome announcement' articles. Consequently, crucial and interesting features of organelle chromosomes are going undescribed, which could ultimately lead to a poor understanding and even a misrepresentation of these genomes and the genes they express. High-throughput sequencing and bioinformatics have made it easy to sequence and assemble entire chromosomes, but they should not be used as a substitute for or at the expense of other types of genomic characterization methods.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».