Inferring Genome-Wide Recombination Landscapes from Advanced Intercross Lines: Application to Yeast Crosses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».