Quest for Orthologs in the era of Data Deluge and AI: Challenges and Innovations in Orthology Prediction and Data Integration
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of DNA sequencing technologies and computational algorithms has led to an unprecedented surge in genomic data, driven by several large-scale sequencing projects worldwide. Orthology plays a crucial role in understanding evolutionary patterns of genes and their functions. At the last Quest for Orthologs meeting (Montréal, Canada-2024), we discussed recent advances in orthology inference, with a focus on the impact of artificial intelligence (AI), protein structures, RNA splicing isoforms, and protein domain evolution together with other evolutionary considerations. A long-standing challenge in the field is the functional annotation of paralogs, for which we present novel approaches. The meeting also emphasised strategies for integrating diverse genetic features into the concept of orthology, encouraging frameworks that account for elements like alternative splicing, domain organisation, and regulatory sequences. We discuss various applications of orthology and paralogy to environmental research, agriculture, and comparative genomics. Additionally, we report recent progress in orthology inference methodologies and resources. This work represents a collaborative synthesis of insights and innovations presented at the 8th Quest for Orthologs meeting, highlighting current progress while outlining future directions for orthology research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».