Identification of candidate domestication‐related genes with a systematic survey of loss‐of‐function mutations
Notice bibliographique
Résumé
Domestication is an important key co-evolutionary process through which humans have extensively altered the genomic make-up and appearance of both plants and animals. The identification of domestication-related genes remains very arduous. In this study, we present a systematic analytical approach that harnesses two recent advances in genomics, whole-genome sequencing (WGS) and prediction of loss-of-function (LOF) mutations, to greatly facilitate the assembly of an enriched catalogue of domestication-related candidate genes. Using WGS data for 296 cultivated (Glycine max) and 64 wild soybean accessions, we identified 8699 LOF variants, and 116 genes that are uniquely fixed for one or more LOF allele(s) in domesticated soybeans. Existing soybean transcriptomic data led us to overcome analytical challenges associated with whole-genome duplications and to identify neo- or subfunctionalized genes. This systematic approach allowed us to identify 110 candidate domestication-related genes in an efficient and rapid way. This catalogue contains previously well characterized domestication genes in soybean, as well as some orthologs from other domesticated crop species. In addition, it comprises many promising candidate domestication genes. Overall, this collection of candidate domestication-related genes in soybean is almost twice as large as the sum of all previously reported candidate genes in all other crops. We believe this systematic approach could readily be used in wide range of species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».