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Enregistrement W3169329866 · doi:10.1098/rsfs.2020.0059

Integrated synteny- and similarity-based inference on the polyploidization–fractionation cycle

2021· article· en· W3169329866 sur OpenAlexafffund
Yue Zhang, Zhe Yu, Chunfang Zheng, David Sankoff

Notice bibliographique

RevueInterface Focus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Ottawa
Mots-clésInferenceComputer scienceSimilarity (geometry)SyntenyComputational biologyBioinformaticsData miningArtificial intelligenceBiologyChromosomeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Whole-genome doubling, tripling or replicating to a greater degree, due to fixation of polyploidization events, is attested in almost all lineages of the flowering plants, recurring in the ancestry of some plants two, three or more times in retracing their history to the earliest angiosperm. This major mechanism in plant genome evolution, which generally appears as instantaneous on the evolutionary time scale, sets in operation a compensatory process called fractionation, the loss of duplicate genes, initially rapid, but continuing at a diminishing rate over millions and tens of millions of years. We study this process by statistically comparing the distribution of duplicate gene pairs as a function of their time of creation through polyploidization, as measured by sequence similarity. The stochastic model that accounts for this distribution, though exceedingly simple, still has too many parameters to be estimated based only on the similarity distribution, while the computational procedures for compiling the distribution from annotated genomic data is heavily biased against earlier polyploidization events—syntenic ‘crumble’. Other parameters, such as the size of the initial gene complement and the ploidy of the various events giving rise to duplicate gene pairs, are even more inaccessible to estimation. Here, we show how the frequency of unpaired genes, identified via their embedding in stretches of duplicate pairs, together with previously established constraints among some parameters, adds enormously to the range of successive polyploidization events that can be analysed. This also allows us to estimate the initial gene complement and to correct for the bias due to crumble. We explore the applicability of our methodology to four flowering plant genomes covering a range of different polyploidization histories.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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