PoMo-Cod: ein phylogenetisches Codonmodell
PoMo-cod: a polymorphism-aware phylogenetic codon model
Wissenschaftsdisziplinen
Biologie (75%); Informatik (25%)
Keywords
-
Diversifying Selection,
Codon Models,
Species Evolution,
Adaptation,
Phylogeny
Ein Hauptziel in der Evolutionsbiologie ist es, die Kräfte zu verstehen, die auf Genomsequenzen wirken, und die für die Anpassung der Arten an verschiedene Umgebungen verantwortlich sind. Codon-Modelle sind wichtige Werkzeuge, um die Selektion auf Protein-kodierende Gene zu identifizieren. Diese wurden in vergleichenden Genomstudien durch ihre umfassende Verwendung in genomweiten Scans zur Diversifizierung der Selektion populär gemacht. Standard Codonmodelle weisen jedoch erhebliche Einschränkungen auf, die zunehmend erkannt werden. Vorhandene Codonmodelle haben vereinfachende Annahmen; z. B. ignorieren sie demographische Veränderungen während der Artenbildung und oder die bevorzugte Verwendung von bestimmten Nukleotiden. Dieses Projekt bietet ein neues polymorphismus-bewusstes Modell, PoMo-cod, um Signaturen natürlicher Selektion identifizieren, die auf protein-codierende Sequenzen wirken. PoMo-cod wird die Codonevolution auf neuartige Weise modellieren, und neutralen und adaptiven Prozesse auf Populationsebene in Einklang bringen. PoMo-cod wird es uns ermöglichen, die Wirkung der natürlichen Selektion von bekannten Störkräften (z. B. schwankende Demographie und GC-Bias) zu unterscheiden und letztendlich genauere genomweite Analysen der Diversifizierung sich entwickelnder Gene zu erstellen. Die Identifizierung von Selektionspositionen im Genome hat weitreichende Anwendungen im biologischen, ökologischen und medizinischen Bereichen. Sie ermöglichen die Entwicklung von artenspezifischer Strategien zur Abschwächung der anthropogenen Wirkung auf die Biodiversität oder die funktionelle Charakterisierung des Genoms in der medizinischen Forschung.
- University of St. Andrews - 100%
- Bastien Boussau, Université de Lyon - Frankreich
- Carolin Kosiol, University of St. Andrews - Vereinigtes Königreich
Research Output
- 9 Zitationen
- 4 Publikationen
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2025
Titel Phylogenetic Methods Meet Deep Learning DOI 10.1093/gbe/evaf177 Typ Journal Article Autor Braichenko S Journal Genome Biology and Evolution Link Publikation -
2025
Titel The rarity of mutations and the inflation of bacterial effective population sizes DOI 10.1111/2041-210x.14501 Typ Journal Article Autor Borges R Journal Methods in Ecology and Evolution Seiten 722-732 Link Publikation -
2024
Titel The Patterns of Codon Usage between Chordates and Arthropods are Different but Co-evolving with Mutational Biases DOI 10.1093/molbev/msae080 Typ Journal Article Autor Kotari I Journal Molecular Biology and Evolution Link Publikation -
2024
Titel Polymorphism-Aware Models in RevBayes: Species Trees, Disentangling Balancing Selection, and GC-Biased Gene Conversion DOI 10.1093/molbev/msae138 Typ Journal Article Autor Braichenko S Journal Molecular Biology and Evolution Link Publikation