Conservation and architecture of housekeeping genes in the model marine diatom <i>Thalassiosira pseudonana</i>
Notice bibliographique
Résumé
Housekeeping genes (HKGs) are constitutively expressed with low variation across tissues/conditions. They are thought to be highly conserved and fundamental to cellular maintenance, with distinctive genomic features. Here, we identify 1505 HKGs in the unicellular marine diatom Thalassiosira pseudonana based on an RNA-seq analysis of 232 samples taken under 12 experimental conditions over 0-72 h. We identify promising internal reference genes (IRGs) for T. pseudonana from the most stably expressed HKGs. A comparative analysis indicates < 18% of HKGs in T. pseudonana have orthologs in other eukaryotes, including other diatom species. Contrary to work on human tissues, T. pseudonana HKGs are longer than non-HKGs, due to elongated introns. More ancient HKGs tend to be shorter than more recent HKGs, and expression levels of HKGs decrease more rapidly with gene length relative to non-HKGs. Our results indicate that HKGs are highly variable across the tree of life and thus unlikely to be universally fundamental for cellular maintenance. We hypothesize that the distinct genomic features of HKGs of T. pseudonana may be a consequence of selection pressures associated with high expression and low variance across conditions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».