Exon-based phylogenomics strengthens the phylogeny of Neotropical cichlids and identifies remaining conflicting clades (Cichliformes: Cichlidae: Cichlinae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The phenotypic, geographic, and species diversity of cichlid fishes have made them a group of great interest for studying evolutionary processes. Here we present a targeted-exon next-generation sequencing approach for investigating the evolutionary relationships of cichlid fishes (Cichlidae), with focus on the Neotropical subfamily Cichlinae using a set of 923 primarily single-copy exons designed through mining of the Nile tilapia ( Oreochromis niloticus ) genome. Sequence capture and assembly were robust, leading to a complete dataset of 415 exons for 139 species (147 terminals) that consisted of 128 Neotropical species, six African taxa, and five Indo-Malagasy cichlids. Gene and species trees were calculated using alternative partitioning schemes and reconstruction methods. In general, all methods yielded similar topologies to previously hypothesized relationships within the Cichlinae and clarified several relationships that were previously poorly supported or in conflict. Additional work will be needed to fully resolve all aspects of Cichlinae phylogeny. Overall, this approach yielded a well-resolved phylogeny of Neotropical cichlids that will be of utility for future assessments of the evolutionary and ecological processes within this diverse group of fishes. Furthermore, the general methodology employed here of exon targeting and capture should be applicable to any group of organisms with the availability of a reference genome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».