Whole genome analysis (WGA) of five pea aphids biotypes for the identification and classification of SNPs
Notice bibliographique
Résumé
Leguminous plants are the rich source of dietary proteins that account for 27% of the world primary crop production. Their high vulnerability to the pathogens resulted in the annual loss of ~2.0 -2.1 million tonnes of crops. Among the various pests, pea aphids represent the highly specialized and most devastating pathogens of the leguminous plants. During the evolution, they evolved themselves in such a manner that showed reduced performance when grown in the alternative host plant. In order to understand their host preference, genome level scan is required. Therefore, in this study, we used the genome-wide SNP scan of five pea aphid biotypes of >70 GB raw sequencing reads. We used the pea aphid genome as a reference having size of ~450 MB. Using quality filtering, BWA alignment, and GATK tool, we identified more than 1.5 million bi-allelic and around 1500 multiallelic nuclear SNPs with a Ts/Tv ratio of 1.42. A high rate of mutation was observed in T. pratense biotype as compared to the M. Sativa. Their functional classification revealed approximately 26K -30K missense and ~400 nonsense variation in their nuclear genome. Furthermore, the genome-wide scan revealed that an average of 5.42% of the identified SNPs located in the exon regions while a major portion ~80% were present in the intron region of the genome. This is the first report of genome-wide SNPs analysis on different pea aphid biotypes which in future could be used for host-pathogen interaction, and diversity analysis. Our future goal is the analysis of more biotypes and development of a unique resource of SNP's present biologically important class of genes playing role in immunity, olfactory response, etc.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».