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Enregistrement W2950352437 · doi:10.1093/sysbio/syy086

A Universal Probe Set for Targeted Sequencing of 353 Nuclear Genes from Any Flowering Plant Designed Using k-Medoids Clustering

2018· article· en· W2950352437 sur OpenAlexaff
Matthew G. Johnson, Lisa Pokorny, Steven Dodsworth, Laura R. Botigué, Robyn S. Cowan, Alison Devault, Wolf L. Eiserhardt, Niroshini Epitawalage, Félix Forest, Jan T. Kim, Ilia J. Leitch, Olivier Maurin, Pamela S. Soltis, Gane Ka‐Shu Wong, William J. Baker, Norman J. Wickett

Notice bibliographique

RevueSystematic Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSackler TrustCalleva FoundationGarfield Weston FoundationTexas Tech UniversityNational Science Foundation
Mots-clésBiologySet (abstract data type)Cluster analysisComputational biologyNuclear geneGeneticsGeneStatisticsMathematicsComputer scienceGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sequencing of target-enriched libraries is an efficient and cost-effective method for obtaining DNA sequence data from hundreds of nuclear loci for phylogeny reconstruction. Much of the cost of developing targeted sequencing approaches is associated with the generation of preliminary data needed for the identification of orthologous loci for probe design. In plants, identifying orthologous loci has proven difficult due to a large number of whole-genome duplication events, especially in the angiosperms (flowering plants). We used multiple sequence alignments from over 600 angiosperms for 353 putatively single-copy protein-coding genes identified by the One Thousand Plant Transcriptomes Initiative to design a set of targeted sequencing probes for phylogenetic studies of any angiosperm group. To maximize the phylogenetic potential of the probes, while minimizing the cost of production, we introduce a k-medoids clustering approach to identify the minimum number of sequences necessary to represent each coding sequence in the final probe set. Using this method, 5-15 representative sequences were selected per orthologous locus, representing the sequence diversity of angiosperms more efficiently than if probes were designed using available sequenced genomes alone. To test our approximately 80,000 probes, we hybridized libraries from 42 species spanning all higher-order groups of angiosperms, with a focus on taxa not present in the sequence alignments used to design the probes. Out of a possible 353 coding sequences, we recovered an average of 283 per species and at least 100 in all species. Differences among taxa in sequence recovery could not be explained by relatedness to the representative taxa selected for probe design, suggesting that there is no phylogenetic bias in the probe set. Our probe set, which targeted 260 kbp of coding sequence, achieved a median recovery of 137 kbp per taxon in coding regions, a maximum recovery of 250 kbp, and an additional median of 212 kbp per taxon in flanking non-coding regions across all species. These results suggest that the Angiosperms353 probe set described here is effective for any group of flowering plants and would be useful for phylogenetic studies from the species level to higher-order groups, including the entire angiosperm clade itself.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations600
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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