Optimization of Genotype by Sequencing data for phylogenetic purposes
Notice bibliographique
Résumé
• Herein we propose a framework for assembling and analyzing Genotype by Sequencing (GBS) data to better understand evolutionary relationships within a group of closely related species using the mastiff bats ( Molossus ) as our model system. Many species within this genus have low-levels of genetic variation within and between morphologically distinct species, and the relationships among them remain unresolved using traditional Sanger sequencing methods. Given that both de novo and reference genome pipelines can be used to assemble next generation sequences, and that several tree inference methodologies have been proposed for single nucleotide polymorphism (SNP) data, we test whether different alignments and phylogenetic approaches produce similar results. We also examined how the process of SNP identification and mapping can affect the consistency of the analyses. Different alignments and phylogenetic inferences produced consistent results, supporting the GBS approach for answering evolutionary questions on a macroevolutionary scale when the genetic distance among phenotypically identifiable clades is low. We highlight the importance of exploring the relationships among groups using different assembly assumptions and also distinct phylogenetic inference methods, particularly when addressing phylogenetic questions in genetic and morphologically conservative taxa. • The method uses the comparison of several filter settings, alignments, and tree inference approaches on Genotype by Sequencing data. • Consistent results were found among several approaches. • The methodology successfully recovered well supported species boundaries and phylogenetic relationships among species of mastiff bats not hypothesized by previous methods.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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.
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 ».