Targeted exome sequencing of unselected heavy‐ion beam‐irradiated populations reveals less‐biased mutation characteristics in the rice genome
Notice bibliographique
Résumé
Summary Heavy‐ion beams have been widely utilized as a novel and effective mutagen for mutation breeding in diverse plant species, but the induced mutation spectrum is not fully understood at the genome scale. We describe the development of a multiplexed and cost‐efficient whole‐exome sequencing procedure in rice, and its application to characterize an unselected population of heavy‐ion beam‐induced mutations. The bioinformatics pipeline identified single‐nucleotide mutations as well as small and large (>63 kb) insertions and deletions, and showed good agreement with the results obtained with conventional polymerase chain reaction (PCR) and sequencing analyses. We applied the procedure to analyze the mutation spectrum induced by heavy‐ion beams at the population level. In total, 165 individual M2 lines derived from six irradiation conditions as well as eight pools from non‐irradiated ‘Nipponbare’ controls were sequenced using the newly established target exome sequencing procedure. The characteristics and distribution of carbon‐ion beam‐induced mutations were analyzed in the absence of bias introduced by visual mutant selections. The average (±SE) number of mutations within the target exon regions was 9.06 ± 0.37 induced by 150 Gy irradiation of dry seeds. The mutation frequency changed in parallel to the irradiation dose when dry seeds were irradiated. The total number of mutations detected by sequencing unselected M2 lines was correlated with the conventional mutation frequency determined by the occurrence of morphological mutants. Therefore, mutation frequency may be a good indicator for sequencing‐based determination of the optimal irradiation condition for induction of mutations.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».