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Enregistrement W3103198544 · doi:10.1101/080689

A simple modification of library length for highly divergent gene capture

2016· preprint· en· W3103198544 sur OpenAlexaff
Xing Chen, Gang Ni, Kai He, Zhaoli Ding, Guimei Li, Adeniyi C. Adeola, Robert W. Murphy, Wenzhi Wang, Ya‐Ping Zhang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensRoyal Ontario Museum
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyGenomeGeneticsDNASequence (biology)GeneDNA sequencingMitochondrial DNAVariable (mathematics)Computational biologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hybridization capture is considered very cost- and time-effective method for enriching a massive amount of target loci distributed separately in a whole genome. However, divergent loci are difficult to enrich for the sequence mismatch between probes and target DNA. After analysis the distributional pattern of divergent loci in mitochondrial genomes (mitogenomes), we notice that the relatively variable regions are intercept by the relatively conservative regions. We propose to extend the length of library to overcome the problem. By using a home-made probe set to bait amphibian mitogeneomes DNA, we demonstrate that using 2 kb DNA libraries generate high sequence coverage in the highly variable regions than using 400 bp DNA libraries. These suggest that longer fragments in the library generally contain both relatively variable regions and relatively conservative regions. The divergent part DNA along with conservative part DNA is captured during hybridization. We present a protocol that allows users to overcome the gap problem for highly divergent gene capture.

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)0,003
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,010

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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