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Enregistrement W3002312612 · doi:10.1139/gen-2019-0165

Selection constraints determine preference for A/U-ending codons in <i>Taxus contorta</i>

2020· article· en· W3002312612 sur OpenAlexvenueno aff
Aasim Majeed, Harpreet Kaur, Pankaj Bhardwaj

Notice bibliographique

RevueGenome · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentMinistry of Environment and Forests
Mots-clésBiologyGymnospermCodon usage biasPinus contortaNatural selectionGeneticsGenePhylogenetic treeEvolutionary biologySelection (genetic algorithm)GenomeEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unequal utilization of synonymous codons is a well-known phenomenon among living organisms. This phenomenon plays a major role in the enhancement of the accuracy and efficiency of translation. Gymnosperms are rarely paid attention in this aspect. Understanding the degree of and determining the forces influencing codon usage bias (CUB) in Taxus contorta, an endangered Himalayan gymnosperm, will prove useful in interpreting the evolutionary characteristics of this species. Using RNAseq data, 93 790 assembled transcripts were clustered into 32 701 unigenes. Around 13 061 full-length sequences were utilized for the analysis of CUB. Compositional properties showed that GC-content ranged from 28.76% to 65.22%, with an average value of 44.28%, suggesting an AT-rich genome. The mean effective number of codons (ENC) value revealed that CUB is not strong in T. contorta. The preferred codons tended to be A/U ending, whereas the avoided codons tended to be G/C ending. A P2 index of 0.54 and a Mutation Responsive Index (MRI) value of –0.02 in addition to the results revealed by the neutrality, ENC, and parity plots showed that natural selection is a predominating factor governing CUB. Mutational pressure, gene length, hydropathiciy, aromaticity, and nucleotide composition influence CUB weakly.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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