Ion Torrent sequencing as a tool for mutation discovery in the flax (Linum usitatissimum L.) genome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Detection of induced mutations is valuable for inferring gene function and for developing novel germplasm for crop improvement. Many reverse genetics approaches have been developed to identify mutations in genes of interest within a mutagenized population, including some approaches that rely on next-generation sequencing (e.g. exome capture, whole genome resequencing). As an alternative to these genome or exome-scale methods, we sought to develop a scalable and efficient method for detection of induced mutations that could be applied to a small number of target genes, using Ion Torrent technology. We developed this method in flax (Linum usitatissimum), to demonstrate its utility in a crop species. RESULTS: We used an amplicon-based approach in which DNA samples from an ethyl methanesulfonate (EMS)-mutagenized population were pooled and used as template in PCR reactions to amplify a region of each gene of interest. Barcodes were incorporated during PCR, and the pooled amplicons were sequenced using an Ion Torrent PGM. A pilot experiment with known SNPs showed that they could be detected at a frequency > 0.3% within the pools. We then selected eight genes for which we wanted to discover novel mutations, and applied our approach to screen 768 individuals from the EMS population, using either the Ion 314 or Ion 316 chips. Out of 29 potential mutations identified after processing the NGS reads, 16 mutations were confirmed using Sanger sequencing. CONCLUSIONS: The methodology presented here demonstrates the utility of Ion Torrent technology in detecting mutation variants in specific genome regions for large populations of a species such as flax. The methodology could be scaled-up to test >100 genes using the higher capacity chips now available from Ion Torrent.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».