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Enregistrement W6902480125 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6728819

Supplementary material from "Diet and the evolution of <i>ADH7</i> across seven orders of mammals"

2023· other· en· W6902480125 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneFunctional diversityFunction (biology)MammalPhylogeneticsAllelePhylogenetic treeTaxon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary variation within and across species drives the eco-evolutionary responsiveness of genes necessary to metabolize nutrients and other components. Recent evidence from humans and other mammals suggests that sugar-rich diets of floral nectar and ripe fruit have favoured mutations in, and functional preservation of, the ADH7 gene, which encodes the ADH class 4 enzyme responsible for metabolizing ethanol. Here we interrogate a large, comparative dataset of ADH7 gene sequence variation, including that underlying the amino acid residue located at the key site (294) that regulates the affinity of ADH7 for ethanol. Our analyses span 171 mammal species, including 59 newly sequenced. We report extensive variation, especially among frugivorous and nectarivorous bats, with potential for functional impact. We also report widespread variation in the retention and probable pseudogenization of ADH7. However, we find little statistical evidence of an overarching impact of dietary behaviour on putative ADH7 function or presence of derived alleles at site 294 across mammals, which suggests that the evolution of ADH7 is shaped by complex factors. Our study reports extensive new diversity in a gene of longstanding ecological interest, offers new sources of variation to be explored in functional assays in future study, and advances our understanding of the processes of molecular evolution.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7250,266

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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