Codon usage bias analysis in the mitochondrial genomes of five Rhingia Scopoli (Diptera, Syrphidae, Eristalinae) species

生物 密码子使用偏好性 系统发育树 基因组 遗传学 基因 线粒体DNA GC含量 系统发育学 进化生物学
作者
Rui Zhao,Hu Li,Gang Wu,Yifan Wang
出处
期刊:Gene [Elsevier]
卷期号:917: 148466-148466
标识
DOI:10.1016/j.gene.2024.148466
摘要

This study presents the sequencing and annotation of mitochondrial genomes from five Rhingia species of the family Syrphidae, focusing on codon bias. Each species possessed 22 tRNAs genes, 13 protein-coding genes, 2 rRNAs genes, and a control region, without any observed gene rearrangements. Nucleotide composition analysis revealed a higher AT content compared with GC content, indicating AT enrichment. Neutrality plot, Parity rule 2 bias, and effective number of codons plot analyses collectively indicated that natural selection primarily influences the codon usage bias in the five Rhingia species. Relative synonymous codon usage analysis identified the optimal codons for Rhingia binotata, R. fromosana, R. campestris, R. louguanensis, and R. xanthopoda as 10, 14, 10, 11, and 12, respectively, all ending with A/U and exhibiting AT preference. Phylogenetic analysis, based on maximum likelihood and Bayesian inference methods applied to three datasets, confirmed the monophyly of Rhingia. In conclusion, this research establishes a foundation for understanding the phylogenetic evolution and codon usage patterns in Rhingia, offering valuable for future studies.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
酷炫依白完成签到,获得积分20
1秒前
搜集达人应助duoduo采纳,获得10
2秒前
一二发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
酷炫依白发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
科研通AI6.1应助叫我小橙采纳,获得10
8秒前
10秒前
11秒前
Owen应助大雄采纳,获得10
13秒前
核桃应助陶醉的元槐采纳,获得30
13秒前
end发布了新的文献求助10
14秒前
HJX完成签到 ,获得积分10
14秒前
GG发布了新的文献求助10
16秒前
落雪完成签到,获得积分10
16秒前
SciGPT应助云浮山海采纳,获得10
17秒前
科研通AI6.1应助奶酪芝士采纳,获得10
17秒前
18秒前
情怀应助无心的柠檬采纳,获得10
19秒前
19秒前
复杂的小之应助予秋采纳,获得10
22秒前
Lucas应助end采纳,获得10
23秒前
23秒前
24秒前
懵懂的小夏完成签到,获得积分10
24秒前
26秒前
娇气的幼南完成签到 ,获得积分10
26秒前
26秒前
桐桐应助Dante采纳,获得10
27秒前
27秒前
28秒前
xiaoweiba完成签到 ,获得积分10
30秒前
zly完成签到 ,获得积分10
30秒前
30秒前
月光发布了新的文献求助10
30秒前
科研通AI6.1应助念梦采纳,获得10
30秒前
奶油桃子发布了新的文献求助10
31秒前
CipherSage应助问瀚一涟漪采纳,获得80
31秒前
英俊汝燕发布了新的文献求助10
32秒前
hdd完成签到,获得积分10
32秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 2000
中国脑卒中防治报告 1000
Variants in Economic Theory 1000
Global Ingredients & Formulations Guide 2014, Hardcover 1000
Research for Social Workers 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5827852
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6027879
关于积分的说明 15573816
捐赠科研通 4947880
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2665725
邀请新用户注册赠送积分活动 1611534
关于科研通互助平台的介绍 1566401