Pan-genome analysis highlights the extent of genomic variation in cultivated and wild rice
Notice bibliographique
Résumé
The rich genetic diversity in Oryza sativa and Oryza rufipogon serves as the main sources in rice breeding. Large-scale resequencing has been undertaken to discover allelic variants in rice, but much of the information for genetic variation is often lost by direct mapping of short sequence reads onto the O. sativa japonica Nipponbare reference genome. Here we constructed a pan-genome dataset of the O. sativa–O. rufipogon species complex through deep sequencing and de novo assembly of 66 divergent accessions. Intergenomic comparisons identified 23 million sequence variants in the rice genome. This catalog of sequence variations includes many known quantitative trait nucleotides and will be helpful in pinpointing new causal variants that underlie complex traits. In particular, we systemically investigated the whole set of coding genes using this pan-genome data, which revealed extensive presence and absence of variation among rice accessions. This pan-genome resource will further promote evolutionary and functional studies in rice. A pan-genome dataset of the Oryza sativa–Oryza rufipogon species complex generated through deep sequencing and de novo genome assembly of 66 divergent accessions will be helpful in pinpointing new causal variants underlying complex traits and in promoting evolutionary and functional studies in rice.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».