RecPD: A Recombination-aware measure of phylogenetic diversity
Notice bibliographique
Résumé
A critical step in studying biological features (e.g., genetic variants, gene families, metabolic capabilities, or taxa) is assessing their diversity and distribution among a sample of individuals. Accurate assessments of these patterns are essential for linking features to traits or outcomes of interest and understanding their functional impact. Consequently, it is of crucial importance that the measures employed for quantifying feature diversity can perform robustly under any evolutionary scenario. However, the standard measures used for quantifying and comparing the distribution of features, such as prevalence, phylogenetic diversity, and related approaches, either do not take into consideration evolutionary history, or assume strictly vertical patterns of inheritance. Consequently, these approaches cannot accurately assess diversity for features that have undergone recombination or horizontal transfer. To address this issue, we have devised RecPD, a novel recombination-aware phylogenetic-diversity statistic for measuring the distribution and diversity of features under all evolutionary scenarios. RecPD utilizes ancestral-state reconstruction to map the presence / absence of features onto ancestral nodes in a species tree, and then identifies potential recombination events in the evolutionary history of the feature. We also derive several related measures from RecPD that can be used to assess and quantify evolutionary dynamics and correlation of feature evolutionary histories. We used simulation studies to show that RecPD reliably reconstructs feature evolutionary histories under diverse recombination and loss scenarios. We then applied RecPD in two diverse real-world scenarios including a preliminary study type III effector protein families secreted by the plant pathogenic bacterium Pseudomonas syringae and growth phenotypes of the Pseudomonas genus and demonstrate that prevalence is an inadequate measure that obscures the potential impact of recombination. We believe RecPD will have broad utility for revealing and quantifying complex evolutionary processes for features at any biological level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».