Comparison of 454 pyrosequencing methods for characterizing the major histocompatibility complex of nonmodel species and the advantages of ultra deep coverage
Notice bibliographique
Résumé
Characterization and population genetic analysis of multilocus genes, such as those found in the major histocompatibility complex (MHC) is challenging in nonmodel vertebrates. The traditional method of extensive cloning and Sanger sequencing is costly and time-intensive and indirect methods of assessment often underestimate total variation. Here, we explored the suitability of 454 pyrosequencing for characterizing multilocus genes for use in population genetic studies. We compared two sample tagging protocols and two bioinformatic procedures for 454 sequencing through characterization of a 185-bp fragment of MHC DRB exon 2 in wolverines (Gulo gulo) and further compared the results with those from cloning and Sanger sequencing. We found 10 putative DRB alleles in the 88 individuals screened with between two and four alleles per individual, suggesting amplification of a duplicated DRB gene. In addition to the putative alleles, all individuals possessed an easily identifiable pseudogene. In our system, sequence variants with a frequency below 6% in an individual sample were usually artefacts. However, we found that sample preparation and data processing procedures can greatly affect variant frequencies in addition to the complexity of the multilocus system. Therefore, we recommend determining a per-amplicon-variant frequency threshold for each unique system. The extremely deep coverage obtained in our study (approximately 5000×) coupled with the semi-quantitative nature of pyrosequencing enabled us to assign all putative alleles to the two DRB loci, which is generally not possible using traditional methods. Our method of obtaining locus-specific MHC genotypes will enhance population genetic analyses and studies on disease susceptibility in nonmodel wildlife species.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».