Eukaryote-to-eukaryote gene transfer pervades the genome evolution of Rhizaria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lateral gene transfer (LGT) has contributed to the genetic makeup of various eukaryotic lineages, yet its prevalence and long-term significance remain poorly understood, particularly for transfers between eukaryotes. Here, we investigate LGT across 29 species of Rhizaria, an ancient and ecologically diverse clade of predominantly free-living, single-celled phagotrophs. Using phylogenetic analyses of over 40,000 gene families complemented by machine learning-based prediction, we estimate that 8–20% of protein-coding genes in contemporary rhizarian genomes were acquired through LGT at various points during their billion-year history, with ~2,000 transfer events shared between at least two species across the rhizarian tree of life. Gene duplications outnumber LGTs across most lineages, yet LGT-derived genes themselves duplicate more frequently than vertically inherited ones, amplifying the genomic impact of each transfer event. Notably, transfers from other eukaryotes outnumber those from prokaryotes and show distinct signatures: prokaryote-derived LGTs are enriched among extracellular proteins, whereas eukaryote-derived LGTs are overrepresented in nuclear and informational processes. Prokaryote-derived LGT genes progressively acquire introns over evolutionary time, confirming their genomic integration and long-term retention. Our findings establish LGT as a pervasive force in rhizarian genome evolution and highlight eukaryote-to-eukaryote transfer as a substantial but often overlooked component of eukaryotic genetic innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».