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Enregistrement W4213429078 · doi:10.1101/2022.02.21.481346

SexFindR: A computational workflow to identify young and old sex chromosomes

2022· preprint· en· W4213429078 sur OpenAlexafffund
Phil Grayson, Alison E. Wright, Colin J. Garroway, Margaret F. Docker

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Clinical Aspects of Sex Determination and Chromosomal Abnormalities
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaU.S. Geological SurveyGreat Lakes Fishery CommissionNew York State Department of Environmental Conservation
Mots-clésBiologyEvolutionary biologyGenomicsComparative genomicsGenomePopulation genomicsGeneticsComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sex chromosomes have evolved frequently across the tree of life, and have been a source of fascination for decades due to their unique evolutionary trajectories. They are hypothesised to be important drivers in a broad spectrum of biological processes and are the focus of a rich body of evolutionary theory. Whole-genome sequencing provides exciting opportunities to test these theories through contrasts between independently evolved sex chromosomes across the full spectrum of their evolutionary lifecycles. However, identifying sex chromosomes, particularly nascent ones, is challenging, often requiring specific combinations of methodologies. This is a major barrier to progress in the field and can result in discrepancies between studies that apply different approaches. Currently, no single pipeline exists to integrate data across these methods in a statistical framework to identify sex chromosomes at all ages and levels of sequence divergence. To address this, we present SexFindR, a comprehensive workflow to improve robustness and transparency in identifying sex-linked sequences. We validate our approach using publicly available data from five species that span the continuum of sex chromosome divergence, from homomorphic sex chromosomes with only a single SNP that determines sex, to heteromorphic sex chromosomes with extensive degeneration. Next, we apply SexFindR to our large-scale population genomics dataset for sea lamprey, a jawless vertebrate whose sex determination system remains a mystery despite decades of research. We decisively show that sea lamprey do not harbour sex-linked sequences in their somatic genome, leaving open the possibility that sex is determined environmentally or within the germline genome.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,011

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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