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Enregistrement W4236140620 · doi:10.1101/354704

Non-synonymous to synonymous substitutions suggest that orthologs tend to keep their functions, while paralogs are a source of functional novelty

2018· preprint· en· W4236140620 sur OpenAlexafffund
Juan M. Escorcia-Rodríguez, Mario Esposito, Julio A. Freyre-González, Gabriel Moreno‐Hagelsieb

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyGeneFunctional divergenceLineage (genetic)Gene duplicationEvolutionary biologyGeneticsNoveltyComputational biologyGenomeGene family

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Orthologs diverge after lineage separation events and paralogs after gene duplications. Thus, orthologs are expected to remain more functionally coherent across lineages, while paralogs have been proposed as a source of new functions. Because protein functional divergence follows from non-synonymous substitutions, we performed an analysis based on the ratio of non-synonymous to synonymous substitutions ( dN/dS ), as proxy for functional divergence. We used five working definitions of orthology, including reciprocal best hits (RBH), among other definitions based on network analyses and clustering. The results showed that orthologs, by all definitions tested, had values of dN/dS noticeably lower than those of paralogs, suggesting that, as a group, orthologs tend to be more functionally stable than paralogs. The differences in dN/dS ratios remained suggesting the functional stability of orthologs after eliminating gene comparisons with potential problems, such as genes with high codon usage biases, low coverage of either of the aligned sequences, or sequences with very high similarities. Separation by percent identity of the encoded proteins showed that the differences between the dN/dS ratios of orthologs and paralogs were more evident at high sequence identity, less so as identity dropped. While the last results partially explained the differences between dN/dS ratios of the two groups as being related to differences in protein identity, they also suggested that paralogs undergo functional divergence relatively early after duplication. Our analyses indicate that choosing orthologs as probably functionally coherent remains the right approach in comparative genomics.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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