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Enregistrement W2630350555 · doi:10.1101/150862

MIP-MAP: High Throughput Mapping of <i>Caenorhabditis elegans</i> Temperature Sensitive Mutants via Molecular Inversion Probes

2017· preprint· en· W2630350555 sur OpenAlexafffund
CA Mok, Veonice Bijin Au, OA Thompson, ML Edgley, Louis Gevirtzman, John Yochem, John Lowry, Nadin Memar, Matthew R. Wallenfang, Dominique Rasoloson, Bruce Bowerman, Ralf Schnabel, Géraldine Seydoux, DG Moerman, RH Waterston

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanadian Institute for Advanced ResearchNational Human Genome Research InstituteHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésBiologyGeneticsMutantCaenorhabditis elegansGeneGenomePopulationDNA sequencingReference genomeComputational biologyWhole genome sequencingForward genetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Temperature sensitive (TS) alleles are important tools for the genetic and functional analysis of essential genes in many model organisms. While isolating TS alleles is not difficult, determining the TS-conferring mutation can be problematic. Even with whole-genome sequencing (WGS) data there is a paucity of predictive methods for identifying TS alleles from DNA sequence alone. We assembled 173 TS lethal mutants of Caenorhabditis elegans and used WGS to identify several hundred mutations per strain. We leveraged single molecule molecular inversion probes (MIPs) to sequence variant sites at high depth in the cross-progeny of TS mutants and a mapping strain with identified sequence variants but no apparent phenotypic differences from the reference N2 strain. By sampling for variants at ~1Mb intervals across the genome we genetically mapped mutant alleles at a resolution comparable to current standards in a process we call MIP-MAP. The MIP-MAP protocol, however, permits high-throughput sequencing of multiple TS mutation mapping libraries at less than 200K reads per library. Using MIP-MAP on a subset of TS mutants, via a competitive selection assay and standard recombinant mutant selection, we defined TS-associated intervals of 3Mb or less. Our results suggest this collection of strains contains a diverse library of TS alleles for genes involved in development and reproduction. MIP-MAP is a robust method to genetically map mutations in both viable and essential genes. The MIPs protocol should allow high-throughput tracking of genetic variants in any mixed population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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