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Enregistrement W2931347332 · doi:10.1126/science.aat7244

Convergent regulatory evolution and loss of flight in paleognathous birds

2019· article· en· W2931347332 sur OpenAlexaff
Timothy B. Sackton, Phil Grayson, Alison Cloutier, Zhirui Hu, Jun S. Liu, Nicole E. Wheeler, Paul P. Gardner, Julia A. Clarke, Allan J. Baker, Michèle Clamp, Scott V. Edwards

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Science Foundation
Mots-clésConvergent evolutionBiologyTaxonConvergence (economics)Evolutionary biologyRegulatory sequenceEcologyGenePhylogeneticsRegulation of gene expressionGeneticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A core question in evolutionary biology is whether convergent phenotypic evolution is driven by convergent molecular changes in proteins or regulatory regions. We combined phylogenomic, developmental, and epigenomic analysis of 11 new genomes of paleognathous birds, including an extinct moa, to show that convergent evolution of regulatory regions, more so than protein-coding genes, is prevalent among developmental pathways associated with independent losses of flight. A Bayesian analysis of 284,001 conserved noncoding elements, 60,665 of which are corroborated as enhancers by open chromatin states during development, identified 2355 independent accelerations along lineages of flightless paleognaths, with functional consequences for driving gene expression in the developing forelimb. Our results suggest that the genomic landscape associated with morphological convergence in ratites has a substantial shared regulatory component.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations292
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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