Genotyping-By-Sequencing for Plant Genetic Diversity Analysis: A Lab Guide for SNP Genotyping
Notice bibliographique
Résumé
Genotyping-by-sequencing (GBS) has recently emerged as a promising genomic approach for exploring plant genetic diversity on a genome-wide scale. However, many uncertainties and challenges remain in the application of GBS, particularly in non-model species. Here, we present a GBS protocol we developed and use for plant genetic diversity analysis. It uses two restriction enzymes to reduce genome complexity, applies Illumina multiplexing indexes for barcoding and has a custom bioinformatics pipeline for genotyping. This genetic diversity-focused GBS (gd-GBS) protocol can serve as an easy-to-follow lab guide to assist a researcher through every step of a GBS application with five main components: sample preparation, library assembly, sequencing, SNP calling and diversity analysis. Specifically, in this presentation, we provide a brief overview of the GBS approach, describe the gd-GBS procedures, illustrate it with an application to analyze genetic diversity in 20 flax (Linum usitatissimum L.) accessions and discuss related issues in GBS application. Following these lab bench procedures and using the custom bioinformatics pipeline, one could generate genome-wide SNP genotype data for a conventional genetic diversity analysis of a non-model plant species.
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,125 |
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 ».