MobiSeq: De Novo SNP discovery in model and non-model species through sequencing the flanking region of transposable elements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the availability of reduced representation library (RRL) methods has catalysed an expansion of genome-scale studies to characterize both model and non-model organisms. Most of these methods rely on the use of restriction enzymes to obtain DNA sequences at a genome-wide level. These approaches have been widely used to sequence thousands of markers across individuals for many organisms at a reasonable cost, revolutionizing the field of population genomics. However, there are still some limitations associated with these methods, in particular, the high molecular weight DNA required as starting material, the reduced number of common loci among investigated samples, and the short length of the sequenced site-associated DNA. Here, we present MobiSeq, a RRL protocol exploiting simple laboratory techniques, that generates genomic data based on PCR targeted-enrichment of transposable elements and the sequencing of the associated flanking region. We validate its performance across 103 DNA extracts derived from three mammalian species: grey wolf ( Canis lupus ), red deer complex ( Cervus sp .), and brown rat ( Rattus norvegicus ). MobiSeq enables the sequencing of hundreds of thousands loci across the genome, and performs SNP discovery with relatively low rates of clonality. Given the ease and flexibility of MobiSeq protocol, the method has the potential to be implemented for marker discovery and population genomics across a wide range of organisms – enabling the exploration of diverse evolutionary and conservation questions.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».