Microsatellite analyses across three diverse vertebrate transcriptomes (<i>Acipenser fulvescens</i>,<i>Ambystoma tigrinum</i>, and<i>Dipodomys spectabilis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Historically, many population genetics studies have utilized microsatellite markers sampled at random from the genome and presumed to be selectively neutral. Recent studies, however, have shown that microsatellites can occur in transcribed regions, where they are more likely to be under selection. In this study, we mined microsatellites from transcriptomes generated by 454-pyrosequencing for three vertebrate species: lake sturgeon (Acipenser fulvescens), tiger salamander (Ambystoma tigrinum), and kangaroo rat (Dipodomys spectabilis). We evaluated (i) the occurrence of microsatellites across species; (ii) whether particular gene ontology terms were over-represented in genes that contained microsatellites; (iii) whether repeat motifs were located in untranslated regions or coding sequences of genes; and (iv) in silico polymorphism. Microsatellites were less common in tiger salamanders than in either lake sturgeon or kangaroo rats. Across libraries, trinucleotides were found more frequently than any other motif type, presumably because they do not cause frameshift mutations. By evaluating variation across reads assembled to a given contig, we were able to identify repeat motifs likely to be polymorphic. Our study represents one of the first comparative data sets on the distribution of vertebrate microsatellites within expressed genes. Our results reinforce the idea that microsatellites do not always occur in noncoding DNA, but commonly occur in expressed genes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».