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Enregistrement W4588036

Comparison of responses by bacteriophages and bacteria to pressures on the base composition of open reading frames.

2003· article· en· W4588036 sur OpenAlexaff
James R. Mortimer, Donald R. Forsdyke

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteriaGC-contentGenomeBacterial genome sizeBiologyBacteriophageOpen reading frameGeneticsChemistryEscherichia coliGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in the base composition of genomes can occur because of GC pressure, purine-loading pressure (AG pressure) and RNY pressure, for which there are possible functional explanations, and because of the more abstract pressures exerted by individual bases. The graphical approach of Muto and Osawa was used to analyse how bacteriophages and bacteria balance potentially conflicting pressures on their genomes. Phages generally respond to AG pressure by increasing A while keeping T constant, and by decreasing C while keeping G constant. In contrast, bacteria generally increase both A and T, the former more so, and decrease both G and C, the latter more so. These differences largely occur at third codon positions, which are more responsive than first and second codon positions to AG pressure and GC pressure. Phages respond to AG pressure more in the third codon position than bacteria, whereas bacteria respond more in the first codon position than phages. Conversely, bacteria respond to GC pressure more in the third codon position than phages, whereas phages respond more in the first codon position than bacteria. As GC pressure increases, A is traded for C and AG pressure decreases; first and second codon positions, having more A than T, are most responsive to this negative effect of increased GC pressure; third positions either do not respond (phages) or respond weakly (bacteria). In a set of 48 phage-host pairs, degrees of purine loading were less correlated between phage and host than were GC percentages. These results suggest that pressures on conventional and genome phenotypes operate differentially in phages and bacteria, generating both general differences in base composition and specific differences characteristic of particular phage-host pairs. The reciprocal relationship between GC pressure and AG pressure implies that effects attributed to GC pressure may actually be due to AG pressure, and vice versa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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