Toward a Better Understanding of G4 Evolution in the 3 Living Kingdoms
Notice bibliographique
Résumé
Background: G-quadruplexes (G4s) are secondary structures in DNA and RNA that impact various cellular processes, such as transcription, splicing, and translation. Due to their numerous functions, G4s are involved in many diseases, making their study important. Yet, G4s evolution remains largely unknown, due to their low sequence similarity and the poor quality of their sequence alignments across several species. To address this, we designed a strategy that avoids direct G4s alignment to study G4s evolution in the 3 species kingdoms. We also explored the coevolution between RBPs and G4s. Methods: We retrieved one-to-one orthologous genes from the Ensembl Compara database and computed groups of one-to-one orthologous genes. For each group, we aligned gene sequences and identified G4 families as groups of overlapping G4s in the alignment. We analyzed these G4 families using Count, a tool to infer feature evolution into a gene or a species tree. Additionally, we utilized these G4 families to predict G4s by homology. To establish a control dataset, we performed mono-, di- and tri-nucleotide shuffling. Results: Only a few conserved G4s occur among all living kingdoms. In eukaryotes, G4s exhibit slight conservation among vertebrates, and few are conserved between plants. In archaea and bacteria, at most, only 2 G4s are common. The G4 homology-based prediction increases the number of conserved G4s in common ancestors. The coevolution between RNA-binding proteins and G4s was investigated and revealed a modest impact of RNA-binding proteins evolution on G4 evolution. However, the details of this relationship remain unclear. Conclusion: Even if G4 evolution still eludes us, the present study provides key information to compute groups of homologous G4 and to reveal the evolution history of G4 families.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».