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Enregistrement W2513585181 · doi:10.1101/073684

Molecular adaptation in Rubisco: discriminating between convergent evolution and positive selection using mechanistic and classical codon models

2016· preprint· en· W2513585181 sur OpenAlexaff
Sahar Parto, Nicolas Lartillot

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuBisCOBiologyAdaptation (eye)Molecular evolutionConvergent evolutionCodon usage biasComputational biologyCarbon fixationPositive selectionSelection (genetic algorithm)PhotosynthesisGeneticsEvolutionary biologyGeneBiochemistryPhylogeneticsComputer scienceArtificial intelligenceGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rubisco (Ribulose-1, 5-biphosphate carboxylase/oxygenase) is the most important enzyme on earth, catalyzing the first step of CO2 fixation in photosynthesis. Its molecular adaptation to C4 photosynthetic pathway has attracted a lot of attention. C4 plants, which comprise less than 5% of land plants, have evolved more efficient photosynthesis compared to C3 plants. Interestingly, a large number of independent transitions from C3 to C4 phenotype have occurred. Each time, the Rubisco enzyme has been subject to similar changes in selective pressure, thus providing an excellent model for convergent evolution at the molecular level. Molecular adaptation is often identified with positive selection and is typically characterized by an elevated ratio of non-synonymous over synonymous substitution rates (dN/dS). However, convergent adaptation is expected to leave a different molecular signature, taking the form of repeated transitions toward identical or similar amino acids. Here, we use a previously introduced codon-based differential selection model to detect and quantify consistent patterns of convergent adaptation in Rubisco in Amaranthaceae. We further contrast the results thus obtained with those obtained under classical codon models based on the estimation of dN/dS. We find that the two classes of models tend to select distinct, although overlapping, sets of positions. This discrepancy in the results illustrates the conceptual difference between these models, while emphasizing the need to better discriminate between qualitatively different selective regimes, by using a broader class of codon models than those currently considered in molecular evolutionary studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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