Inferring putative ancient whole-genome duplications in the 1000 Plants (1KP) initiative: access to gene family phylogenies and age distributions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polyploidy, or whole-genome duplications (WGDs), repeatedly occurred during green plant evolution. To examine the evolutionary history of green plants in a phylogenomic framework, the 1KP project sequenced >1,000 transcriptomes across the Viridiplantae. The 1KP project provided a unique opportunity to study the distribution and occurrence of WGDs across the green plants. As an accompaniment to the capstone publication, this article provides expanded methodological details, results validation, and descriptions of newly released datasets that will aid researchers who wish to use the extended data generated by the 1KP project. RESULTS: In the 1KP capstone analyses, we used a total evidence approach that combined inferences of WGDs from Ks and phylogenomic methods to infer and place 244 putative ancient WGDs across the Viridiplantae. Here, we provide an expanded explanation of our approach by describing our methodology and walk-through examples. We also evaluated the consistency of our WGD inferences by comparing them to evidence from published syntenic analyses of plant genome assemblies. We find that our inferences are consistent with whole-genome synteny analyses and our total evidence approach may minimize the false-positive rate throughout the dataset. CONCLUSIONS: We release 383,679 nuclear gene family phylogenies and 2,306 gene age distributions with Ks plots from the 1KP capstone paper. These resources will be useful for many future analyses on gene and genome evolution in green plants.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».