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Enregistrement W3182507784 · doi:10.1093/bioinformatics/btab328

Gene tree and species tree reconciliation with endosymbiotic gene transfer

2021· article· en· W3182507784 sur OpenAlexafffund
Yoann Anselmetti, Nadia El-Mabrouk, Manuel Lafond, Aïda Ouangraoua

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyGenomeGene duplicationHorizontal gene transferMitochondrial DNAGeneNuclear geneGeneticsGenome evolutionComputational biologyEukaryoteEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MOTIVATION: It is largely established that all extant mitochondria originated from a unique endosymbiotic event integrating an α-proteobacterial genome into an eukaryotic cell. Subsequently, eukaryote evolution has been marked by episodes of gene transfer, mainly from the mitochondria to the nucleus, resulting in a significant reduction of the mitochondrial genome, eventually completely disappearing in some lineages. However, in other lineages such as in land plants, a high variability in gene repertoire distribution, including genes encoded in both the nuclear and mitochondrial genome, is an indication of an ongoing process of Endosymbiotic Gene Transfer (EGT). Understanding how both nuclear and mitochondrial genomes have been shaped by gene loss, duplication and transfer is expected to shed light on a number of open questions regarding the evolution of eukaryotes, including rooting of the eukaryotic tree. RESULTS: We address the problem of inferring the evolution of a gene family through duplication, loss and EGT events, the latter considered as a special case of horizontal gene transfer occurring between the mitochondrial and nuclear genomes of the same species (in one direction or the other). We consider both EGT events resulting in maintaining (EGTcopy) or removing (EGTcut) the gene copy in the source genome. We present a linear-time algorithm for computing the DLE (Duplication, Loss and EGT) distance, as well as an optimal reconciled tree, for the unitary cost, and a dynamic programming algorithm allowing to output all optimal reconciliations for an arbitrary cost of operations. We illustrate the application of our EndoRex software and analyze different costs settings parameters on a plant dataset and discuss the resulting reconciled trees. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: EndoRex implementation and supporting data are available on the GitHub repository via https://github.com/AEVO-lab/EndoRex.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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