Non-synonymous to synonymous substitutions suggest that orthologs tend to keep their functions, while paralogs are a source of functional novelty
Notice bibliographique
Résumé
Orthologs separate after lineages split from each other 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 orthologs generally 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. The last results suggest that the differences between dN/dS ratios were partially related to differences in protein identity. However, 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 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 ».