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Enregistrement W2007346133 · doi:10.1371/journal.pone.0062266

Inferring Genome-Wide Recombination Landscapes from Advanced Intercross Lines: Application to Yeast Crosses

2013· article· en· W2007346133 sur OpenAlexafffund
Christopher J. R. Illingworth, Leopold Parts, Anders Bergström, Gianni Liti, Ville Mustonen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWellcome TrustCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésRecombinationGenomeBiologyGeneticsEctopic recombinationEvolutionary biologyGenetic recombinationSaccharomyces cerevisiaeComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate estimates of recombination rates are of great importance for understanding evolution. In an experimental genetic cross, recombination breaks apart and rejoins genetic material, such that the genomes of the resulting isolates are comprised of distinct blocks of differing parental origin. We here describe a method exploiting this fact to infer genome-wide recombination profiles from sequenced isolates from an advanced intercross line (AIL). We verified the accuracy of the method against simulated data. Next, we sequenced 192 isolates from a twelve-generation cross between West African and North American yeast Saccharomyces cerevisiae strains and inferred the underlying recombination landscape at a fine genomic resolution (mean segregating site distance 0.22 kb). Comparison was made with landscapes inferred for a similar cross between four yeast strains, and with a previous single-generation, intra-strain cross (Mancera et al., Nature 2008). Moderate congruence was identified between landscapes (correlation 0.58-0.77 at 5 kb resolution), albeit with variance between mean genome-wide recombination rates. The multiple generations of mating undergone in the AILs gave more precise inference of recombination rates than could be achieved from a single-generation cross, in particular in identifying recombination cold-spots. The recombination landscapes we describe have particular utility; both AILs are part of a resource to study complex yeast traits (see e.g. Parts et al., Genome Res 2011). Our results will enable future applications of this resource to take better account of local linkage structure heterogeneities. Our method has general applicability to other crossing experiments, including a variety of experimental designs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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