The identification of nuclear mitochondrial pseudogenes using motif statistics
Notice bibliographique
Résumé
The analysis and classification of biological sequences is a large field with a great deal of application. Sequence classification is difficult because of the many to one relationship of sequence composition to protein structure and function. Pseudogenes are non-functional genes that arise through point mutations and translocation events. Nuclear Mitochondrial (NUMT) pseudogenes or fragments, are a type of pseudogene which result from failed integrations of mitochondrial genes into the nucleus. NUMTs are characterized by premature stop codons and mutations that compromise the final protein structure, rendering them functionally inactive. DNA barcoding is a recent initiative where organisms are identified and classified based on a particular gene. Cytochrome oxidase subunit I (COI) is a common selection because of its universality and sequence conservation. COI is known to have NUMT copies for various species. NUMT's interfere with DNA barcoding because of the similarity to their mitochondrial parents. NUMT contamination can result in incorrect species classification and spurious species relationships. In our study we demonstrate the effectiveness of Motif Probability Profiling, which uses the normal distribution of motif frequencies to identify NUMTs. We compare and contrast our method with two others; Profile Hidden Markov Model, and Context Comparison Analysis. We also provide the ground work for the existence and further exploration of shared motif patterns in NUMTs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».