A targeted next‐generation sequencing toolkit for exon‐based cichlid phylogenomics
Notice bibliographique
Résumé
Cichlid fishes (family Cichlidae) are models for evolutionary and ecological research. Massively parallel sequencing approaches have been successfully applied to study relatively recent diversification in groups of African and Neotropical cichlids, but such technologies have yet to be used for addressing larger-scale phylogenetic questions of cichlid evolution. Here, we describe a process for identifying putative single-copy exons from five African cichlid genomes and sequence the targeted exons for a range of divergent (>tens of millions of years) taxa with probes designed from a single reference species (Oreochromis niloticus, Nile tilapia). Targeted sequencing of 923 exons across 10 cichlid species that represent the family's major lineages and geographic distribution resulted in a complete taxon matrix of 564 exons (649,549 bp), representing 559 genes. Maximum likelihood and Bayesian analyses in both species tree and concatenation frameworks yielded the same fully resolved and highly supported topology, which matched the expected backbone phylogeny of the major cichlid lineages. This work adds to the body of evidence that it is possible to use a relatively divergent reference genome for exon target design and successful capture across a broad phylogenetic range of species. Furthermore, our results show that the use of a third-party laboratory coupled with accessible bioinformatics tools makes such phylogenomics projects feasible for research groups that lack direct access to genomic facilities. We expect that these resources will be used in further cichlid evolution studies and hope the protocols and identified targets will also be useful for phylogenetic studies of a wider range of organisms.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».