Effect of Co-segregating Markers on High-Density Genetic Maps and Prediction of Map Expansion Using Machine Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Advances in sequencing and genotyping methods have enable cost-effective production of high throughput single nucleotide polymorphism (SNP) markers, making them the choice for linkage mapping. As a result, many laboratories have developed high-throughput SNP assays and built high-density genetic maps. However, the number of markers may, by orders of magnitude, exceed the resolution of recombination for a given population size so that only a minority of markers can accurately be ordered. Another issue attached to the so-called 'large p, small n' problem is that high-density genetic maps inevitably result in many markers clustering at the same position (co-segregating markers). While there are a number of related papers, none have addressed the impact of co-segregating markers on genetic maps. In the present study, we investigated the effects of co-segregating markers on high-density genetic map length and marker order using empirical data from two populations of wheat, Mohawk × Cocorit (durum wheat) and Norstar × Cappelle Desprez (bread wheat). The maps of both populations consisted of 85% co-segregating markers. Our study clearly showed that excess of co-segregating markers can lead to map expansion, but has little effect on markers order. To estimate the inflation factor (IF), we generated a total of 24,473 linkage maps (8,203 maps for Mohawk × Cocorit and 16,270 maps for Norstar × Cappelle Desprez). Using seven machine learning algorithms, we were able to predict with an accuracy of 0.7 the map expansion due to the proportion of co-segregating markers. For example in Mohawk × Cocorit, with 10 and 80% co-segregating markers the length of the map inflated by 4.5 and 16.6%, respectively. Similarly, the map of Norstar × Cappelle Desprez expanded by 3.8 and 11.7% with 10 and 80% co-segregating markers. With the increasing number of markers on SNP-chips, the proportion of co-segregating markers in high-density maps will continue to increase making map expansion unavoidable. Therefore, we suggest developers improve linkage mapping algorithms for efficient analysis of high-throughput data. This study outlines a practical strategy to estimate the IF due to the proportion of co-segregating markers and outlines a method to scale the length of the map accordingly.
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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 | 0,017 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».