L’évolution des pangénomes de procaryotes sur des échelles de temps humaines
Bibliographic record
Abstract
Le pangénome est l’ensemble des gènes uniques retrouvé chez une espèce. Dans le cas des espèces procaryotes, notamment celles qui sont présentes dans le microbiote intestinal humain, la variation du contenu en gène est caractérisée par des événements de gain de gènes principalement par transfert horizontal de gènes (THG) et de perte de gène. Cette variation du contenu en gène peut être plus rapide que le taux de mutation et permettre aux microbes de s’adapter rapidement à des pressions sélectives. Cela justifie donc l’étude de l’évolution pangénomique des procaryotes sur des échelles de temps humaines qui sont considérées comme étant courtes du point de vue évolutif, par exemple de l’ordre de quelques années. La plupart des études sur ce sujet impliquent des espèces relativement distantes qui ont divergé depuis des millions d’années. De plus, l'équilibre des forces évolutives majeures impliquées, telles que le THG, la sélection, la dérive génétique et les mutations, n’est pas clairement défini et est au cœur d’un débat dans la littérature. Ce projet de maîtrise permet donc d’élargir le portrait évolutif des pangénomes de procaryotes en s’intéressant à l’évolution des gènes transférés horizontalement, aussi appelés gènes mobiles, sur de courtes échelles de temps. Pour ce faire, nous allons d’abord passer en revue la littérature pertinente en lien avec ce sujet, notamment les méthodes employées pour détecter les gènes mobiles et les modèles d’évolution pangénomique. Nous allons ensuite analyser l’évolution d’une collection de 37 853 gènes mobiles impliqués dans des THG récents détectés dans le microbiote intestinal d’individus provenant d’Amérique du Nord ou des îles Fidji. Pour détecter des signatures évolutives des forces en action, nous estimerons divers paramètres de génétique des populations à partir de l’alignement entre les lectures de séquençage métagénomique de 176 microbiotes fidjiens et cette collection de gènes mobiles. Nous expliquerons aussi l’outil de simulations évolutives que nous avons développé afin de valider et expliquer certaines de nos observations. Sans exclure la présence de pressions de sélection pour des gènes mobiles ayant des fonctions spécifiques, les données réelles et les simulations nous amènent à conclure que l’évolution des gènes mobiles sur de courtes échelles de temps peut être expliquée par un modèle d’évolution où les gènes mobiles ne sont pas largement adaptifs à leurs hôtes humains ou microbiens, contrairement à ce qui est parfois observé sur de longues échelles de temps évolutif.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".