Phylogenomic inferences from reference-mapped and de novo assembled short-read sequence data using RADseq sequencing of California white oaks (<i>Quercus</i> section <i>Quercus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of next generation sequencing has increased by several orders of magnitude the amount of data available for phylogenetics. Reduced representation approaches, such as restriction-sited associated DNA sequencing (RADseq), have proven useful for phylogenetic studies of non-model species at a wide range of phylogenetic depths. However, analysis of these datasets is not uniform and we know little about the potential benefits and drawbacks of de novo assembly versus assembly by mapping to a reference genome. Using RADseq data for 83 oak samples representing 16 taxa, we identified variants via three pipelines: mapping sequence reads to a recently published draft genome of Quercus lobata, and de novo assembly under two sets of locus filters. For each pipeline, we inferred the maximum likelihood phylogeny. All pipelines produced similar trees, with minor shifts in relationships within well-supported clades, despite the fact that they yielded different numbers of loci (68 000 - 111 000 loci) and different degrees of overlap with the reference genome. We conclude that both the reference-aligned and de novo assembly pipelines yield reliable results, and that advantages and disadvantages of these approaches pertain mainly to downstream uses of RADseq data, not to phylogenetic inference per se.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».