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Enregistrement W2910191320 · doi:10.1038/s41467-018-08197-4

Penaeid shrimp genome provides insights into benthic adaptation and frequent molting

2019· article· en· W2910191320 sur OpenAlexaff
Xiaojun Zhang, Jianbo Yuan, Yamin Sun, Shihao Li, Yi Gao, Yang Yu, Chengzhang Liu, Quanchao Wang, Xinjia Lv, Xiaoxi Zhang, Ka Yan, Xiaobo Wang, Wenchao Lin, Long Wang, Xueli Zhu, Chengsong Zhang, Jiquan Zhang, Songjun Jin, Kuijie Yu, Jie Kong, Peng Xu, Jack Chen, Hong‐Bin Zhang, Patrick Sorgeloos, Amir Sagi, Acacia Alcivar‐Warren, Zhanjiang Liu, Lei Wang, Jue Ruan, Ka Hou Chu, Bin Liu, Fuhua Li, Jianhai Xiang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesBeijing Institute of Genomics, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésShrimpBiologyGenomeAdaptation (eye)Whole genome sequencingEvolutionary biologyGeneFisheryGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crustacea, the subphylum of Arthropoda which dominates the aquatic environment, is of major importance in ecology and fisheries. Here we report the genome sequence of the Pacific white shrimp Litopenaeus vannamei, covering ~1.66 Gb (scaffold N50 605.56 Kb) with 25,596 protein-coding genes and a high proportion of simple sequence repeats (>23.93%). The expansion of genes related to vision and locomotion is probably central to its benthic adaptation. Frequent molting of the shrimp may be explained by an intensified ecdysone signal pathway through gene expansion and positive selection. As an important aquaculture organism, L. vannamei has been subjected to high selection pressure during the past 30 years of breeding, and this has had a considerable impact on its genome. Decoding the L. vannamei genome not only provides an insight into the genetic underpinnings of specific biological processes, but also provides valuable information for enhancing crustacean aquaculture.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations571
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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