Sequencing strategies and characterization of 721 vervet monkey genomes for future genetic analyses of medically relevant traits
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We report here the first genome-wide high-resolution polymorphism resource for non-human primate (NHP) association and linkage studies, constructed for the Caribbean-origin vervet monkey, or African green monkey (Chlorocebus aethiops sabaeus), one of the most widely used NHPs in biomedical research. We generated this resource by whole genome sequencing (WGS) of monkeys from the Vervet Research Colony (VRC), an NIH-supported research resource for which extensive phenotypic data are available. RESULTS: We identified genome-wide single nucleotide polymorphisms (SNPs) by WGS of 721 members of an extended pedigree from the VRC. From high-depth WGS data we identified more than 4 million polymorphic unequivocal segregating sites; by pruning these SNPs based on heterozygosity, quality control filters, and the degree of linkage disequilibrium (LD) between SNPs, we constructed genome-wide panels suitable for genetic association (about 500,000 SNPs) and linkage analysis (about 150,000 SNPs). To further enhance the utility of these resources for linkage analysis, we used a further pruned subset of the linkage panel to generate multipoint identity by descent matrices. CONCLUSIONS: The genetic and phenotypic resources now available for the VRC and other Caribbean-origin vervets enable their use for genetic investigation of traits relevant to human diseases.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».