Revealing the genetic structure of a trait by sequencing a population under selection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One approach to understanding the genetic basis of traits is to study their pattern of inheritance among offspring of phenotypically different parents. Previously, such analysis has been limited by low mapping resolution, high labor costs, and large sample size requirements for detecting modest effects. Here, we present a novel approach to map trait loci using artificial selection. First, we generated populations of 10-100 million haploid and diploid segregants by crossing two budding yeast strains of different heat tolerance for up to 12 generations. We then subjected these large segregant pools to heat stress for up to 12 d, enriching for beneficial alleles. Finally, we sequenced total DNA from the pools before and during selection to measure the changes in parental allele frequency. We mapped 21 intervals with significant changes in genetic background in response to selection, which is several times more than found with traditional linkage methods. Nine of these regions contained two or fewer genes, yielding much higher resolution than previous genomic linkage studies. Multiple members of the RAS/cAMP signaling pathway were implicated, along with genes previously not annotated with heat stress response function. Surprisingly, at most selected loci, allele frequencies stopped changing before the end of the selection experiment, but alleles did not become fixed. Furthermore, we were able to detect the same set of trait loci in a population of diploid individuals with similar power and resolution, and observed primarily additive effects, similar to what is seen for complex trait genetics in other diploid organisms such as humans.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle