Notice bibliographique
Résumé
Background: Transposable elements (TEs) and genomes have been at war for millions of years. On one hand, genomes developed epigenetic systems to inactivate TEs. On the other hand, it appears that TEs can take advantage of stress to evade the genome’s repressing systems and spread throughout the genome. However, until recently it was unclear how and why stress influences transposable elements’ movement. In this review, we explore the mechanisms involved in TE stress-induced activation. Methods: The first part of the review looks into epigenetic mechanisms, its 19 references were taken from Handbook of Epigenetics 2nd edition (1) and reviews (2) (3). The rest of the studies presented in this review were drawn from searches done on Web of Science with the terms: TS=((Transposable element* OR mobile genetic element*) AND (Stress or Evolution) AND (Activation)) with peer-reviewed articles and reviews written in English included only. The search yielded 401 results and 56 were estimated relevant and of sufficient quality to be selected. Summary: The main conclusion reached by this review is that protection mechanisms against TEs movement, which are mostly epigenetic, are compromised by the presence of stress. Additionally, TEs themselves evolved diverse tools to promote their activation under certain stress conditions allowing them to evade the repression imposed by the genome. These two mechanisms provide opportunities for TEs to move around the genome and create genetic diversity during stress episodes. As such, TEs stress induced mobility certainly played a major role in the rapid adaption of populations and its impact can be witnessed across genomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».