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Enregistrement W4214852607 · doi:10.1093/nargab/lqac010

G-quadruplex occurrence and conservation: more than just a question of guanine–cytosine content

2022· article· en· W4214852607 sur OpenAlexafffund
Anaïs Vannutelli, Jean‐Pierre Perreault, Aïda Ouangraoua

Notice bibliographique

RevueNAR Genomics and Bioinformatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésGuanineCytosineG-quadruplexContent (measure theory)ChemistryDNAMathematicsBiochemistryGeneMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract G-quadruplexes are motifs found in DNA and RNA that can fold into tertiary structures. Until now, they have been studied experimentally mainly in humans and a few other species. Recently, predictions have been made with bacterial and archaeal genomes. Nevertheless, a global comparison of predicted G4s (pG4s) across and within the three living kingdoms has not been addressed. In this study, we aimed to predict G4s in genes and transcripts of all kingdoms of living organisms and investigated the differences in their distributions. The relation of the predictions with GC content was studied. It appears that GC content is not the only parameter impacting G4 predictions and abundance. The distribution of pG4 densities varies depending on the class of transcripts and the group of species. Indeed, we have observed that, in coding transcripts, there are more predicted G4s than expected for eukaryotes but not for archaea and bacteria, while in noncoding transcripts, there are as many or fewer predicted G4s in all species groups. We even noticed that some species with the same GC content presented different pG4 profiles. For instance, Leishmania major and Chlamydomonas reinhardtii both have 60% of GC content, but the former has a pG4 density of 0.07 and the latter 1.16.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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