Targeted capture of complete coding regions across divergent species
Notice bibliographique
Résumé
Despite continued advances in sequencing technologies, there is a need for methods that can efficiently sequence large numbers of genes from diverse species. One approach to accomplish this is targeted capture (hybrid enrichment). While these methods are well established for genome resequencing projects, cross-species capture strategies are still being developed and generally focus on the capture of conserved regions, rather than complete coding regions from specific genes of interest. The resulting data is thus useful for phylogenetic studies, but the wealth of comparative data that could be used for evolutionary and functional studies is lost. Here, we design and implement a targeted capture method that enables recovery of complete coding regions across broad taxonomic scales. Capture probes were designed from multiple reference species and extensively tiled in order to facilitate cross-species capture. Using novel bioinformatics pipelines we were able to recover nearly all of the targeted genes with high completeness from species that were up to 200 myr divergent. Increased probe diversity and tiling for a subset of genes had a large positive effect on both recovery and completeness. The resulting data produced an accurate species tree, but importantly this same data can also be applied to studies of molecular evolution and function that will allow researchers to ask larger questions in broader phylogenetic contexts. Our method demonstrates the utility of cross-species approaches for the capture of full length coding sequences, and will substantially improve the ability for researchers to conduct large-scale comparative studies of molecular evolution and function.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».