G-quadruplex occurrence and conservation: more than just a question of guanine–cytosine content
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».