On Deriving Synteny Blocks by Compacting Elements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genomic rearrangements are major drivers of evolution and genetic disease. However, studying rearrangements requires segmenting the genomes of interest into conserved regions, called synteny blocks, that highlight structural differences between genomes. Synteny blocks are typically defined from annotated genes or derived as a by-product of whole-genome alignments. As these procedures are heuristic and do not explicitly model rearrangements, they can obscure real variation, create false similarities, and affect phylogenetic inference. The importance of synteny block definition has long been recognized, as shown for example by discussions on breakpoint reuse, where different definitions of synteny blocks led to different estimates of rearrangement complexity in mammalian genomes. We present a formal framework for deriving synteny blocks directly from sequence data by partitioning genomic elements into blocks that do not contain breakpoints. A breakpoint is defined between a pair of genomes as an adjacency of shared elements that occurs in one genome but not in the other. Synteny blocks are therefore not allowed to span such boundaries, ensuring that rearrangements are not obscured. The framework is fully agnostic to the type of genomic element and applies to any genome representation expressed as sequences of elements, such as non-overlapping alignments, exact matches (MUMs/MEMs), k -mers, unitigs or minimizers. We formalize two optimization problems: minimizing the total genome length after replacement by synteny blocks (the Minimum-Length Synteny Block Problem) and minimizing the number of distinct blocks (the Minimum-Size Synteny Block Problem). We show that both problems are NP-hard in general. However, when blocks are required to be collinear and to contain a shared element, we provide a linear-time algorithm with respect to the number of input elements that simultaneously minimizes both objectives. The resulting method is simple, efficient, and produces large synteny blocks without obscuring rearrangements.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle