RAD in the realm of next-generation sequencing technologies
Notice bibliographique
Résumé
The first North American RAD Sequencing and Genomics Symposium, sponsored by Floragenex (http://www.floragenex.com/radmeeting/), took place in Portland, Oregon (USA) on 19 April 2011. This symposium was convened to promote and discuss the use of restriction-site-associated DNA (RAD) sequencing technologies. RAD sequencing is one of several strategies recently developed to increase the power of data generated via short-read sequencing technologies by reducing their complexity (Baird et al. 2008; Huang et al. 2009; Andolfatto et al. 2011; Elshire et al. 2011). RAD sequencing, as a form of genotyping by sequencing, has been effectively applied in genetic mapping and quantitative trait loci (QTL) analyses in a range of organisms including nonmodel, genetically highly heterogeneous organisms (Table 1; Baird et al. 2008; Baxter et al. 2011; Chutimanitsakun et al. 2011; Pfender et al. 2011). RAD sequencing has recently found applications in phylogeography (Emerson et al. 2010) and population genomics (Hohenlohe et al. 2010). Considering the diversity of talks presented during this meeting, more developments are to be expected in the very near future. Table 1. Published studies using RAD sequencing Organism by application References Genetic mapping Three-spined stickleback (Gasterosteus aculeatus) Baird et al. (2008) Diamondback moth (Plutella xylostella) Baxter et al. (2011) Barley (Hordeum vulgare) Chutimanitsakun et al. (2011) Perennial Ryegrass (Lolium perenne) Pfender et al. (2011) Neurospora crassa Baird et al. (2008) Population genomics Three-spined stickleback (Gasterosteus aculeatus) Hohenlohe et al. (2010) Phylogeography Pitcher plant mosquito (Wyeomyia smithii) Emerson et al. (2010) Whole-genome sequencing Escherichia coli Etter et al. (2011)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».