Application of an Optimized Annotation Pipeline to the <i>Cryptococcus Deuterogattii</i> Genome Reveals Dynamic Primary Metabolic Gene Clusters and Genomic Impact of RNAi Loss
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evaluating the quality of a de novo annotation of a complex fungal genome based on RNA-seq data remains a challenge. In this study, we sequentially optimized a Cufflinks-CodingQuary based bioinformatics pipeline fed with RNA-seq data using the manually annotated model pathogenic yeasts Cryptococcus neoformans and Cryptococcus deneoformans as test cases. Our results demonstrate that the quality of the annotation is sensitive to the quantity of RNA-seq data used and that the best quality is obtained with 5 to 10 million reads per RNA-seq replicate. We also demonstrated that the number of introns predicted is an excellent a priori indicator of the quality of the final de novo annotation. We then used this pipeline to annotate the genome of the RNAi-deficient species Cryptococcus deuterogattii strain R265 using RNA-seq data. Dynamic transcriptome analysis revealed that intron retention is more prominent in C. deuterogattii than in the other RNAi-proficient species C. neoformans and C. deneoformans . In contrast, we observed that antisense transcription was not higher in C. deuterogattii than in the two other Cryptococcus species. Comparative gene content analysis identified 21 clusters enriched in transcription factors and transporters that have been lost. Interestingly, analysis of the subtelomeric regions in these three annotated species identified a similar gene enrichment, reminiscent of the structure of primary metabolic clusters. Our data suggest that there is active exchange between subtelomeric regions, and that other chromosomal regions might participate in adaptive diversification of Cryptococcus metabolite assimilation potential.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».