Next‐generation polyploid phylogenetics: rapid resolution of hybrid polyploid complexes using PacBio single‐molecule sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Difficulties in generating nuclear data for polyploids have impeded phylogenetic study of these groups. We describe a high-throughput protocol and an associated bioinformatics pipeline (Pipeline for Untangling Reticulate Complexes (Purc)) that is able to generate these data quickly and conveniently, and demonstrate its efficacy on accessions from the fern family Cystopteridaceae. We conclude with a demonstration of the downstream utility of these data by inferring a multi-labeled species tree for a subset of our accessions. We amplified four c. 1-kb-long nuclear loci and sequenced them in a parallel-tagged amplicon sequencing approach using the PacBio platform. Purc infers the final sequences from the raw reads via an iterative approach that corrects PCR and sequencing errors and removes PCR-mediated recombinant sequences (chimeras). We generated data for all gene copies (homeologs, paralogs, and segregating alleles) present in each of three sets of 50 mostly polyploid accessions, for four loci, in three PacBio runs (one run per set). From the raw sequencing reads, Purc was able to accurately infer the underlying sequences. This approach makes it easy and economical to study the phylogenetics of polyploids, and, in conjunction with recent analytical advances, facilitates investigation of broad patterns of polyploid evolution.
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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 | 0,000 | 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 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 ».