Design of a 9K illumina BeadChip for polar bears (<i><scp>U</scp>rsus maritimus</i>) from <scp>RAD</scp> and transcriptome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) offer numerous advantages over anonymous markers such as microsatellites, including improved estimation of population parameters, finer-scale resolution of population structure and more precise genomic dissection of quantitative traits. However, many SNPs are needed to equal the resolution of a single microsatellite, and reliable large-scale genotyping of SNPs remains a challenge in nonmodel species. Here, we document the creation of a 9K Illumina Infinium BeadChip for polar bears (Ursus maritimus), which will be used to investigate: (i) the fine-scale population structure among Canadian polar bears and (ii) the genomic architecture of phenotypic traits in the Western Hudson Bay subpopulation. To this end, we used restriction-site associated DNA (RAD) sequencing from 38 bears across their circumpolar range, as well as blood/fat transcriptome sequencing of 10 individuals from Western Hudson Bay. Six-thousand RAD SNPs and 3000 transcriptomic SNPs were selected for the chip, based primarily on genomic spacing and gene function respectively. Of the 9000 SNPs ordered from Illumina, 8042 were successfully printed, and - after genotyping 1450 polar bears - 5441 of these SNPs were found to be well clustered and polymorphic. Using this array, we show rapid linkage disequilibrium decay among polar bears, we demonstrate that in a subsample of 78 individuals, our SNPs detect known genetic structure more clearly than 24 microsatellites genotyped for the same individuals and that these results are not driven by the SNP ascertainment scheme. Here, we present one of the first large-scale genotyping resources designed for a threatened species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».