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Enregistrement W4288711843 · doi:10.1093/sysbio/syac052

The Community Coevolution Model with Application to the Study of Evolutionary Relationships between Genes Based on Phylogenetic Profiles

2022· article· en· W4288711843 sur OpenAlexafffund
Chaoyue Liu, Toby Kenney, Robert G. Beiko, Hong Gu

Notice bibliographique

RevueSystematic Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch Nova ScotiaGenome Canada
Mots-clésPhylogenetic treeBiologyTraitPhylogenetic comparative methodsCoevolutionEvolutionary biologyPairwise comparisonPhylogeneticsGenetic architectureQuantitative trait locusGeneGeneticsArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organismal traits can evolve in a coordinated way, with correlated patterns of gains and losses reflecting important evolutionary associations. Discovering these associations can reveal important information about the functional and ecological linkages among traits. Phylogenetic profiles treat individual genes as traits distributed across sets of genomes and can provide a fine-grained view of the genetic underpinnings of evolutionary processes in a set of genomes. Phylogenetic profiling has been used to identify genes that are functionally linked and to identify common patterns of lateral gene transfer in microorganisms. However, comparative analysis of phylogenetic profiles and other trait distributions should take into account the phylogenetic relationships among the organisms under consideration. Here, we propose the Community Coevolution Model (CCM), a new coevolutionary model to analyze the evolutionary associations among traits, with a focus on phylogenetic profiles. In the CCM, traits are considered to evolve as a community with interactions, and the transition rate for each trait depends on the current states of other traits. Surpassing other comparative methods for pairwise trait analysis, CCM has the additional advantage of being able to examine multiple traits as a community to reveal more dependency relationships. We also develop a simulation procedure to generate phylogenetic profiles with correlated evolutionary patterns that can be used as benchmark data for evaluation purposes. A simulation study demonstrates that CCM is more accurate than other methods including the Jaccard Index and three tree-aware methods. The parameterization of CCM makes the interpretation of the relations between genes more direct, which leads to Darwin's scenario being identified easily based on the estimated parameters. We show that CCM is more efficient and fits real data better than other methods resulting in higher likelihood scores with fewer parameters. An examination of 3786 phylogenetic profiles across a set of 659 bacterial genomes highlights linkages between genes with common functions, including many patterns that would not have been identified under a nonphylogenetic model of common distribution. We also applied the CCM to 44 proteins in the well-studied Mitochondrial Respiratory Complex I and recovered associations that mapped well onto the structural associations that exist in the complex. [Coevolution; evolutionary rates; gene network; graphical models; phylogenetic profiles; phylogeny.].

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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