Phylogenetic signal in primate tooth enamel proteins and its relevance for paleoproteomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ancient tooth enamel, and to some extent dentin and bone, contain characteristic peptides that persist for long periods of time. In particular, peptides from the enamel proteome (enamelome) have been used to reconstruct the phylogenetic relationships of fossil specimens and to estimate divergence times. However, the enamelome is based on only about 10 genes, whose protein products undergo fragmentation post mortem . Moreover, some of the enamelome genes are paralogous or may coevolve. This raises the question as to whether the enamelome provides enough information for reliable phylogenetic inference. We address these considerations on a selection of enamel-associated proteins that has been computationally predicted from genomic data from 232 primate species. We created multiple sequence alignments (MSAs) for each protein and estimated the evolutionary rate for each site and examined which sites overlap with the parts of the protein sequences that are typically isolated from fossils. Based on this, we simulated ancient data with different degrees of sequence fragmentation, followed by phylogenetic analysis. We compared these trees to a reference species tree. Up to a degree of fragmentation that is similar to that of fossil samples from 1-2 million years ago, the phylogenetic placements of most nodes at family level are consistent with the reference species tree. We found that the composition of the proteome influences the phylogenetic placement of Tarsiiformes. For the inference of molecular phylogenies based on paleoproteomic data, we recommend characterizing the evolution of the proteomes from the closest extant relatives to maximize the reliability of phylogenetic inference.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».