Pseudogenes and Their Genome-Wide Prediction in Plants
Notice bibliographique
Résumé
Pseudogenes are paralogs generated from ancestral functional genes (parents) during genome evolution, which contain critical defects in their sequences, such as lacking a promoter, having a premature stop codon or frameshift mutations. Generally, pseudogenes are functionless, but recent evidence demonstrates that some of them have potential roles in regulation. The majority of pseudogenes are generated from functional progenitor genes either by gene duplication (duplicated pseudogenes) or retro-transposition (processed pseudogenes). Pseudogenes are primarily identified by comparison to their parent genes. Bioinformatics tools for pseudogene prediction have been developed, among which PseudoPipe, PSF and Shiu’s pipeline are publicly available. We compared these three tools using the well-annotated Arabidopsis thaliana genome and its known 924 pseudogenes as a test data set. PseudoPipe and Shiu’s pipeline identified ~80% of A. thaliana pseudogenes, of which 94% were shared, while PSF failed to generate adequate results. A need for improvement of the bioinformatics tools for pseudogene prediction accuracy in plant genomes was thus identified, with the ultimate goal of improving the quality of genome annotation in plants.
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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 | 0,001 | 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 ».