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Enregistrement W4213106067 · doi:10.3389/fgene.2022.831068

Non-Darwinian Molecular Biology

2022· review· en· W4213106067 sur OpenAlexafffund
Alexander F. Palazzo, Nevraj S. Kejiou

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDarwinismBiologyEvolutionary biologyComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the discovery of the double helical structure of DNA, a shift occurred in how biologists investigated questions surrounding cellular processes, such as protein synthesis. Instead of viewing biological activity through the lens of chemical reactions, this new field used biological information to gain a new profound view of how biological systems work. Molecular biologists asked new types of questions that would have been inconceivable to the older generation of researchers, such as how cellular machineries convert inherited biological information into functional molecules like proteins. This new focus on biological information also gave molecular biologists a way to link their findings to concepts developed by genetics and the modern synthesis. However, by the late 1960s this all changed. Elevated rates of mutation, unsustainable genetic loads, and high levels of variation in populations, challenged Darwinian evolution, a central tenant of the modern synthesis, where adaptation was the main driver of evolutionary change. Building on these findings, Motoo Kimura advanced the neutral theory of molecular evolution, which advocates that selection in multicellular eukaryotes is weak and that most genomic changes are neutral and due to random drift. This was further elaborated by Jack King and Thomas Jukes, in their paper "Non-Darwinian Evolution", where they pointed out that the observed changes seen in proteins and the types of polymorphisms observed in populations only become understandable when we take into account biochemistry and Kimura's new theory. Fifty years later, most molecular biologists remain unaware of these fundamental advances. Their adaptionist viewpoint fails to explain data collected from new powerful technologies which can detect exceedingly rare biochemical events. For example, high throughput sequencing routinely detects RNA transcripts being produced from almost the entire genome yet are present less than one copy per thousand cells and appear to lack any function. Molecular biologists must now reincorporate ideas from classical biochemistry and absorb modern concepts from molecular evolution, to craft a new lens through which they can evaluate the functionality of transcriptional units, and make sense of our messy, intricate, and complicated genome.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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