Old genes in new places: A taxon-rich analysis of interdomain lateral gene transfer events
Notice bibliographique
Résumé
Vertical inheritance is foundational to Darwinian evolution, but fails to explain major innovations such as the rapid spread of antibiotic resistance among bacteria and the origin of photosynthesis in eukaryotes. While lateral gene transfer (LGT) is recognized as an evolutionary force in prokaryotes, the role of LGT in eukaryotic evolution is less clear. With the exception of the transfer of genes from organelles to the nucleus, a process termed endosymbiotic gene transfer (EGT), the extent of interdomain transfer from prokaryotes to eukaryotes is highly debated. A common critique of studies of interdomain LGT is the reliance on the topology of single-gene trees that attempt to estimate more than one billion years of evolution. We take a more conservative approach by identifying cases in which a single clade of eukaryotes is found in an otherwise prokaryotic gene tree (i.e. exclusive presence). Starting with a taxon-rich dataset of over 13,600 gene families and passing data through several rounds of curation, we identify and categorize the function of 306 interdomain LGT events into diverse eukaryotes, including 189 putative EGTs, 52 LGTs into Opisthokonta (i.e. animals, fungi and their microbial relatives), and 42 LGTs nearly exclusive to anaerobic eukaryotes. To assess differential gene loss as an explanation for exclusive presence, we compare branch lengths within each LGT tree to a set of vertically-inherited genes subsampled to mimic gene loss (i.e. with the same taxonomic sampling) and consistently find shorter relative distance between eukaryotes and prokaryotes in LGT trees, a pattern inconsistent with gene loss. Our methods provide a framework for future studies of interdomain LGT and move the field closer to an understanding of how best to model the evolutionary history of eukaryotes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».