Gene age shapes functional and evolutionary properties of the <i>Drosophila</i> seminal fluid proteome
Notice bibliographique
Résumé
Seminal fluid proteins (Sfps) are crucial for animal reproductive success, with Sfp-encoding genes believed to be evolutionarily young due to heightened rates of gene loss and gain and rapidly evolving at the sequence level relative to other genes. Using estimates of the phylogenetic origin of each Drosophila melanogaster Sfp gene, based on genomic resources that include outgroup species to the Drosophila genus, we examined the functional attributes and evolutionary characteristics of 357 Sfp genes relative to their evolutionary age. Contrary to the perception that many Sfp genes are evolutionarily young, 62% existed in the genome of the ancestor to this genus. These ancient genes have broader expression profiles, more expansive biological roles, and have more interactions with non-Sfp genes. This increased pleiotropy has imposed constraints on the rate of sequence evolution in ancient Sfp genes compared to younger ones. Notably, these younger Sfp genes evolve substantially faster as a result of both adaptive and nonadaptive evolutionary forces. Within the Sfp interactome, we identified a fast-evolving core subnetwork of younger genes with more restricted tissue expression and functions. Our systematic approach has uncovered a large set of ancient Sfp genes with distinct genomic, functional, and evolutionary characteristics compared to the younger, more commonly studied Sfp genes. With increased refined genomic and functional data acquisition across a wider variety of taxa, our approach and results serve as proof of the importance of systemic strategies applied to broadly defined gene sets based on their time of evolutionary origination.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».