Analysis of the Compositional Features and Codon Usage Pattern of Genes Involved in Human Autophagy
Notice bibliographique
Résumé
) genes, first recognized in yeast genome and subsequently identified in other species, including humans. Several other genes have been identified to be involved in the process of autophagy either directly or indirectly. Studying the codon usage bias (CUB) of genes is crucial for understanding their genome biology and molecular evolution. Here, we examined the usage pattern of nucleotide and synonymous codons and the influence of evolutionary forces in genes involved in human autophagy. The coding sequences (CDS) of the protein coding human autophagy genes were retrieved from the NCBI nucleotide database and analyzed using various web tools and software to understand their nucleotide composition and codon usage pattern. The effective number of codons (ENC) in all genes involved in human autophagy ranges between 33.26 and 54.6 with a mean value of 45.05, indicating an overall low CUB. The nucleotide composition analysis of the autophagy genes revealed that the genes were marginally rich in GC content that significantly influenced the codon usage pattern. The relative synonymous codon usage (RSCU) revealed 3 over-represented and 10 under-represented codons. Both natural selection and mutational pressure were the key forces influencing the codon usage pattern of the genes involved in human autophagy.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».