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Enregistrement W4378172437 · doi:10.1093/gbe/evad092

Effect of Different Types of Sequence Data on Palaeognath Phylogeny

2023· article· en· W4378172437 sur OpenAlexfundno aff
Naoko Takezaki

Notice bibliographique

RevueGenome Biology and Evolution · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésBiologyPhylogeneticsEvolutionary biologySequence (biology)Computational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Palaeognathae consists of five groups of extant species: flighted tinamous (1) and four flightless groups: kiwi (2), cassowaries and emu (3), rheas (4), and ostriches (5). Molecular studies supported the groupings of extinct moas with tinamous and elephant birds with kiwi as well as ostriches as the group that diverged first among the five groups. However, phylogenetic relationships among the five groups are still controversial. Previous studies showed extensive heterogeneity in estimated gene tree topologies from conserved nonexonic elements, introns, and ultraconserved elements. Using the noncoding loci together with protein-coding loci, this study investigated the factors that affected gene tree estimation error and the relationships among the five groups. Using closely related ostrich rather than distantly related chicken as the outgroup, concatenated and gene tree-based approaches supported rheas as the group that diverged first among groups (1)-(4). Whereas gene tree estimation error increased using loci with low sequence divergence and short length, topological bias in estimated trees occurred using loci with high sequence divergence and/or nucleotide composition bias and heterogeneity, which more occurred in trees estimated from coding loci than noncoding loci. Regarding the relationships of (1)-(4), the site patterns by parsimony criterion appeared less susceptible to the bias than tree construction assuming stationary time-homogeneous model and suggested the clustering of kiwi and cassowaries and emu the most likely with ∼40% support rather than the clustering of kiwi and rheas and that of kiwi and tinamous with 30% support each.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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