Notice bibliographique
Résumé
Repetitive DNA is ubiquitous in eukaryotic genomes, and, in many species, comprises the bulk of the genome. Repeats include transposable elements that can self-mobilize and disperse around the genome, and tandemly-repeated satellite DNAs that increase in copy number due to replication slippage and unequal crossing over. Despite their abundance, repetitive DNA is often ignored in genomic studies due to technical challenges in their identification, assembly, and quantification. New technologies and methods are now providing the unprecedented power to analyze repetitive DNAs across diverse taxa. Repetitive DNA is of particular interest because it can represent distinct modes of genome evolution. Some repetitive DNA forms essential genome structures, such as telomeres and centromeres, which are required for proper chromosome maintenance and segregation, whereas others form piRNA clusters that regulate transposable elements; thus, these elements are expected to evolve under purifying selection. In contrast, other repeats evolve selfishly and produce genetic conflicts with their host species that drive adaptive evolution of host defense systems. However, the majority of repeats likely accumulate in eukaryotes in the absence of selection due to mechanisms of transposition and unequal crossing over. Even these neutral repeats may indirectly influence genome evolution as they reach high abundance. In this Special Issue, the contributing authors explore these questions from a range of perspectives.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,108 | 0,149 |
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 ».