Critical review of <scp>NGS</scp> analyses for de novo genotyping multigene families
Notice bibliographique
Résumé
The genotyping of highly polymorphic multigene families across many individuals used to be a particularly challenging task because of methodological limitations associated with traditional approaches. Next-generation sequencing (NGS) can overcome most of these limitations, and it is increasingly being applied in population genetic studies of multigene families. Here, we critically review NGS bioinformatic approaches that have been used to genotype the major histocompatibility complex (MHC) immune genes, and we discuss how the significant advances made in this field are applicable to population genetic studies of gene families. Increasingly, approaches are introduced that apply thresholds of sequencing depth and sequence similarity to separate alleles from methodological artefacts. We explain why these approaches are particularly sensitive to methodological biases by violating fundamental genotyping assumptions. An alternative strategy that utilizes ultra-deep sequencing (hundreds to thousands of sequences per amplicon) to reconstruct genotypes and applies statistical methods on the sequencing depth to separate alleles from artefacts appears to be more robust. Importantly, the 'degree of change' (DOC) method avoids using arbitrary cut-off thresholds by looking for statistical boundaries between the sequencing depth for alleles and artefacts, and hence, it is entirely repeatable across studies. Although the advances made in generating NGS data are still far ahead of our ability to perform reliable processing, analysis and interpretation, the community is developing statistically rigorous protocols that will allow us to address novel questions in evolution, ecology and genetics of multigene families. Future developments in third-generation single molecule sequencing may potentially help overcome problems that still persist in de novo multigene amplicon genotyping when using current second-generation sequencing approaches.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».