Pan‐Genome‐Scale Network Reconstruction: Harnessing Phylogenomics Increases the Quantity and Quality of Metabolic Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A genome-scale network reconstruction (GENRE) is a knowledgebase for an organism and has various applications. Available genome sequences have risen in recent years, but the number of curated GENREs has not kept pace. Existing yeast GENREs contain significant commission and omission errors. Current practices limit the quantity and quality of GENREs. An open and transparent phylogenomic-driven framework is outlined to address these issues. The method is demonstrated with 33 yeasts and fungi in Dikarya. A pan-fungal metabolic network called FYRMENT (Fungal and Yeast Metabolic Network) (https://github.com/LMSE/FYRMENT) is created, and annotated with ortholog groups from AYbRAH (https://github.com/LMSE/AYbRAH). Metabolic models for lower-level taxons are compiled. The fungal pan-GENRE contains 1553 orthologs, 2759 reactions, 2251 metabolites. The GENREs have higher genomic and metabolic coverage than existing yeast and fungal GENREs created with other methods. Metabolic simulations show the maximum amino acid yields from glucose differs between yeast lineages, indicating metabolic networks have evolved. Curating genomes and reactions at higher taxonomic-levels increases the quantity and quality of GENREs than conventional approaches. This approach can scale to other branches in the tree of life.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle