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Enregistrement W2914101505 · doi:10.1111/mec.15051

The genomic pool of standing structural variation outnumbers single nucleotide polymorphism by threefold in the marine teleost <i>Chrysophrys auratus</i>

2019· article· en· W2914101505 sur OpenAlexaff
Andrew Catanach, Ross Crowhurst, Cecilia Deng, Charles David, Louis Bernatchez, Maren Wellenreuther

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesMinistry of Business, Innovation and Employment
Mots-clésBiologySingle-nucleotide polymorphismGeneticsPolymorphism (computer science)GeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have highlighted an important role of structural variation (SV) in ecological and evolutionary processes, but few have studied nonmodel species in the wild. As part of our long-term research programme on the nonmodel teleost fish Australasian snapper (Chrysophrys auratus), we aim to build one of the first catalogues of genomic variants (SNPs and indels, and deletions, duplications and inversions) in fishes and evaluate overlap of genomic variants with regions under putative selection (Tajima's D and π), and coding sequences (genes). For this, we analysed six males and six females from three locations in New Zealand and generated a high-resolution genomic variation catalogue. We characterized 20,385 SVs and found they intersected with almost a third of all annotated genes. Together with small indels, SVs account for three times more variation in the genome in terms of bases affected compared to SNPs. We found that a sizeable portion of detected SVs was in the upper and lower genomic regions of Tajima's D and π, indicating that some of these have an effect on the phenotype. Together, these results shed light on the often neglected genomic variation that is produced by SVs and highlights the need to go beyond the mere measure of SNPs when investigating evolutionary processes, such as species diversification and adaptation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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