Distinguishing successive ancient polyploidy levels based on genome-internal syntenic alignment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A basic tool for studying the polyploidization history of a genome, especially in plants, is the distribution of duplicate gene similarities in syntenically aligned regions of a genome. This distribution can usually be decomposed into two or more components identifiable by peaks, or local maxima, each representing a different polyploidization event. The distributions may be generated by means of a discrete time branching process, followed by a sequence divergence model. The branching process, as well as the inference of fractionation rates based on it, requires knowledge of the ploidy level of each event, which cannot be directly inferred from the pair similarity distribution. RESULTS: For a sequence of two events of unknown ploidy, either tetraploid, giving rise to whole genome doubling (WGD), or hexaploid, giving rise to whole genome tripling (WGT), we base our analysis on triples of similar genes. We calculate the probability of the four triplet types with origins in one or the other event, or both, and impose a mutational model so that the distribution resembles the original data. Using a ML transition point in the similarities between the two events as a discriminator for the hypothesized origin of each similarity, we calculate the predicted number of triplets of each type for each model combining WGT and/or WGD. This yields a predicted profile of triplet types for each model. We compare the observed and predicted triplet profiles for each model to confirm the polyploidization history of durian, poplar and cabbage. CONCLUSIONS: We have developed a way of inferring the ploidy of up to three successive WGD and/or WGT events by estimating the time of origin of each of the similarities in triples of genes. This may be generalized to a larger number of events and to higher ploidies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».