Identification of High-Confidence Structural Variants in Domesticated Rainbow Trout Using Whole-Genome Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
), an important aquaculture species of cold freshwater. The objectives of this study were 1) to identify and validate high-confidence SVs in rainbow trout using whole-genome re-sequencing; and 2) to examine the contribution of transposable elements (TEs) to SVs in rainbow trout. A total of 96 rainbow trout, including 11 homozygous lines and 85 outbred fish from three breeding populations, were whole-genome sequenced with an average genome coverage of 17.2×. Putative SVs were identified using the program Smoove which integrates LUMPY and other associated tools into one package. After rigorous filtering, 13,863 high-confidence SVs were identified. Pacific Biosciences long-reads of Arlee, one of the homozygous lines used for SV detection, validated 98% (3,948 of 4,030) of the high-confidence SVs identified in the Arlee homozygous line. Based on principal component analysis, the 85 outbred fish clustered into three groups consistent with their populations of origin, further indicating that the high-confidence SVs identified in this study are robust. The repetitive DNA content of the high-confidence SV sequences was 86.5%, which is much higher than the 57.1% repetitive DNA content of the reference genome, and is also higher than the repetitive DNA content of Atlantic salmon SVs reported previously. TEs thus contribute substantially to SVs in rainbow trout as TEs make up the majority of repetitive sequences. Hundreds of the high-confidence SVs were annotated as exon-loss or gene-fusion variants, and may have phenotypic effects. The high-confidence SVs reported in this study provide a foundation for further rainbow trout SV studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».