MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2948445711 · doi:10.1101/667121

Genomic Environments and Their Influence on Transposable Element Communities

2019· preprint· en· W2948445711 sur OpenAlexafffund
Brent Saylor, Stefan C. Kremer, T. Ryan Gregory, Karl Cottenie

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCompute Canada
Mots-clésGenomeTransposable elementBiologyEvolutionary biologyGenome evolutionAbundance (ecology)EcologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Despite decades of research the factors that cause differences in transposable element (TE) distribution and abundance within and between genomes are still unclear. Transposon Ecology is a new field of TE research that promises to aid our understanding of this often-large part of the genome by treating TEs as species within their genomic environment, allowing the use of methods from ecology on genomic TE data. Community ecology methods are particularly well suited for application to TEs as they commonly ask questions about how diversity and abundance of a community of species is determined by the local environment of that community. Results Using a redundancy analysis, we found that ~ 50% of the TEs within a diverse set of genomes are distributed in a predictable pattern along the chromosome, and the specific TE superfamilies that show these patterns are relate to the phylogeny of the host taxa. In a more focused analysis, we found that ~60% of the variation in the TE community within the human genome is explained by its location along the chromosome, and of that variation two thirds (~40% total) was explained by the 3D location of that TE community within the genome (i.e. what other strands of DNA physically close in the nucleus). Of the variation explained by 3D location half (20% total) was explained by the type of regulatory environment (sub compartment) that TE community was located in. Using an analysis to find indicator species, we found that some TEs could be used as predictors of the environment (sub compartment type) in which they were found; however, this relationship did not hold across different chromosomes. Conclusions These analyses demonstrated that TEs are non-randomly distributed across many diverse genomes and were able to identify the specific TE superfamilies that were non-randomly distributed in each genome. Furthermore, going beyond the one-dimensional representation of the genome as a linear sequence was important to understand TE patterns within the genome. Additionally, we extended the utility of traditional community ecology methods in analyzing patterns of TE diversity.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,166 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetChromosomal and Genetic VariationsTravaux en français237 207