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Enregistrement W2113229776 · doi:10.1093/bioinformatics/btt527

FPSAC: fast phylogenetic scaffolding of ancient contigs

2013· article· en· W2113229776 sur OpenAlexaff
Ashok Rajaraman, Éric Tannier, Cédric Chauve

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensPacific Institute for the Mathematical SciencesSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContigGenomePhylogenetic treeBiologyAncient DNAExtant taxonDNA sequencingCladeWhole genome sequencingEvolutionary biologyComputational biologyGeneticsDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Motivations: Recent progress in ancient DNA sequencing technologies and protocols has lead to the sequencing of whole ancient bacterial genomes, as illustrated by the recent sequence of the Yersinia pestis strain that caused the Black Death pandemic. However, sequencing ancient genomes raises specific problems, because of the decay and fragmentation of ancient DNA among others, making the scaffolding of ancient contigs challenging. Results: We show that computational paleogenomics methods aimed at reconstructing the organization of ancestral genomes from the comparison of extant genomes can be adapted to correct, order and orient ancient bacterial contigs. We describe the method FPSAC (fast phylogenetic scaffolding of ancient contigs) and apply it on a set of 2134 ancient contigs assembled from the recently sequenced Black Death agent genome. We obtain a unique scaffold for the whole chromosome of this ancient genome that allows to gain precise insights into the structural evolution of the Yersinia clade. Availability and Implementation: Code, data and results are available at http://paleogenomics.irmacs.sfu.ca/FPSAC. Contact: cedric.chauve@sfu.ca Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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