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
BACKGROUND: Paralog reduction, the loss of duplicate genes after whole genome duplication (WGD) is a pervasive process. Whether this loss proceeds gene by gene or through deletion of multi-gene DNA segments is controversial, as is the question of fractionation bias, namely whether one homeologous chromosome is more vulnerable to gene deletion than the other. RESULTS: As a null hypothesis, we first assume deletion events, on one homeolog only, excise a geometrically distributed number of genes with unknown mean µ, and these events combine to produce deleted runs of length l, distributed approximately as a negative binomial with unknown parameter r, itself a random variable with distribution π(·). A more realistic model requires deletion events on both homeologs distributed as a truncated geometric. We simulate the distribution of run lengths l in both models, as well as the underlying π(r), as a function of µ, and show how sampling l allows us to estimate µ. We apply this to data on a total of 15 genomes descended from 6 distinct WGD events and show how to correct the bias towards shorter runs caused by genome rearrangements. Because of the difficulty in deriving π(·) analytically, we develop a deterministic recurrence to calculate each π(r) as a function of µ and the proportion of unreduced paralog pairs. CONCLUSIONS: The parameter µ can be estimated based on run lengths of single-copy regions. Estimates of µ in real data do not exclude the possibility that duplicate gene deletion is largely gene by gene, although it may sometimes involve longer segments.
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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