High-Resolution Mapping of Complex Traits with a Four-Parent Advanced Intercross Yeast Population
Notice bibliographique
Résumé
A large fraction of human complex trait heritability is due to a high number of variants with small marginal effects and their interactions with genotype and environment. Such alleles are more easily studied in model organisms, where environment, genetic makeup, and allele frequencies can be controlled. Here, we examine the effect of natural genetic variation on heritable traits in a very large pool of baker's yeast from a multiparent 12th generation intercross. We selected four representative founder strains to produce the Saccharomyces Genome Resequencing Project (SGRP)-4X mapping population and sequenced 192 segregants to generate an accurate genetic map. Using these individuals, we mapped 25 loci linked to growth traits under heat stress, arsenite, and paraquat, the majority of which were best explained by a diverging phenotype caused by a single allele in one condition. By sequencing pooled DNA from millions of segregants grown under heat stress, we further identified 34 and 39 regions selected in haploid and diploid pools, respectively, with most of the selection against a single allele. While the most parsimonious model for the majority of loci mapped using either approach was the effect of an allele private to one founder, we could validate examples of pleiotropic effects and complex allelic series at a locus. SGRP-4X is a deeply characterized resource that provides a framework for powerful and high-resolution genetic analysis of yeast phenotypes and serves as a test bed for testing avenues to attack human complex traits.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».