Increasing Genome Sampling and Improving SNP Genotyping for Genotyping-by-Sequencing with New Combinations of Restriction Enzymes
Notice bibliographique
Résumé
Genotyping-by-sequencing (GBS) has emerged as a useful genomic approach for exploring genome-wide genetic variation. However, GBS commonly samples a genome unevenly and can generate a substantial amount of missing data. These technical features would limit the power of various GBS-based genetic and genomic analyses. Here we present software called IgCoverage for in silico evaluation of genomic coverage through GBS with an individual or pair of restriction enzymes on one sequenced genome, and report a new set of 21 restriction enzyme combinations that can be applied to enhance GBS applications. These enzyme combinations were developed through an application of IgCoverage on 22 plant, animal, and fungus species with sequenced genomes, and some of them were empirically evaluated with different runs of Illumina MiSeq sequencing in 12 plant species. The in silico analysis of 22 organisms revealed up to eight times more genome coverage for the new combinations consisted of pairing four- or five-cutter restriction enzymes than the commonly used enzyme combination PstI + MspI. The empirical evaluation of the new enzyme combination (HinfI + HpyCH4IV) in 12 plant species showed 1.7-6 times more genome coverage than PstI + MspI, and 2.3 times more genome coverage in dicots than monocots. Also, the SNP genotyping in 12 Arabidopsis and 12 rice plants revealed that HinfI + HpyCH4IV generated 7 and 1.3 times more SNPs (with 0-16.7% missing observations) than PstI + MspI, respectively. These findings demonstrate that these novel enzyme combinations can be utilized to increase genome sampling and improve SNP genotyping in various GBS applications.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».