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Enregistrement W2921528567 · doi:10.1093/biolinnean/blz096

Success of alignment-free oligonucleotide (k-mer) analysis confirms relative importance of genomes not genes in speciation and phylogeny

2019· preprint· en· W2921528567 sur OpenAlexafffund
Donald R. Forsdyke

Notice bibliographique

RevueBiological Journal of the Linnean Society · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésBiologyGenomeSubstringGeneticsPhylogeneticsPhylogenetic treeEvolutionary biologyGeneDNAMeiosisBase pairComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The utility of DNA sequence substrings (k-mers) in alignment-free phylogenetic classification, including that of bacteria and viruses, is increasingly recognized. However, its biological basis eludes many 21st century practitioners. A path from the 19th century recognition of the informational basis of heredity to the modern era can be discerned. Crick’s DNA ‘unpairing postulate’ predicted that recombinational pairing of homologous DNAs during meiosis would be mediated by short k-mers in the loops of stem-loop structures extruded from classical duplex helices. The complementary ‘kissing’ duplex loops – like tRNA anticodon–codon k-mer duplexes – would seed a more extensive pairing that would then extend until limited by lack of homology or other factors. Indeed, this became the principle behind alignment-based methods that assessed similarity by degree of DNA–DNA reassociation in vitro. These are now seen as less sensitive than alignment-free methods that are closely consistent, both theoretically and mechanistically, with chromosomal anti-recombination models for the initiation of divergence into new species. The analytical power of k-mer differences supports the theses that evolutionary advance sometimes serves the needs of nucleic acids (genomes) rather than proteins (genes), and that such differences can play a role in early speciation events.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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