Development and evaluation of a target enrichment bait set for phylogenetic analysis of oomycetes
Notice bibliographique
Résumé
Target enrichment is a term that encompasses multiple related approaches where desired genomic regions are captured by molecular baits, leaving behind redundant or non-target regions in the genome, followed by amplification and next-generation sequencing of those captured regions. A molecular bait set was developed based on 426 single-copy, oomycete-specific orthologs and 3 barcoding genes. The bait set was tested on 27 oomycete samples (belonging to the Saprolegniales, Albuginales, and Peronosporales) derived from live and herbarium specimens, as well as control samples of true fungi and plants. Results show that (i) our method greatly enriches for the targeted orthologs on oomycete samples, but insignificantly on fungal and plant samples; (ii) an average of 263 out of 429 orthologs (61%) were recovered from oomycete live and herbarium specimens; (iii) sequencing roughly 100 000 read pairs per sample is sufficient for optimal ortholog recovery while maintaining low sequencing costs; and (iv) the expected relationships were recovered by phylogenetic analysis from the data generated. This is the first report of an oomycete-specific target enrichment method with broad potential applications for evolutionary and taxonomic studies. A key benefit of our target enrichment method is that it allows researchers to easily unlock the vast and unexplored oomycete genomic diversity stored in natural history collections.
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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 ».