Evaluation of four methods to identify the homozygotic sex chromosome in small populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whole genomes are commonly assembled into a collection of scaffolds and often lack annotations of autosomes, sex chromosomes, and organelle genomes (i.e., mitochondrial and chloroplast). As these chromosome types differ in effective population size and can have highly disparate evolutionary histories, it is imperative to take this information into account when analysing genomic variation. Here we assessed the accuracy of four methods for identifying the homogametic sex chromosome in a small population using two whole genome sequences (WGS) and 133 RAD sequences of white-tailed eagles (Haliaeetus albicilla): i) difference in read depth per scaffold in a male and a female, ii) heterozygosity per scaffold in a male and a female, iii) mapping to the reference genome of a related species (chicken) with annotated sex chromosomes, and iv) analysis of SNP-loadings from a principal components analysis (PCA), based on the low-depth RADseq data. RESULTS: The best performing approach was the reference mapping (method iii), which identified 98.12% of the expected homogametic sex chromosome (Z). Read depth per scaffold (method i) identified 86.41% of the homogametic sex chromosome with few false positives. SNP-loading scores (method iv) identified 78.6% of the Z-chromosome and had a false positive discovery rate of more than 10%. Heterozygosity per scaffold (method ii) did not provide clear results due to a lack of diversity in both the Z and autosomal chromosomes, and potential interference from the heterogametic sex chromosome (W). The evaluation of these methods also revealed 10 Mb of putative PAR and gametologous regions. CONCLUSION: Identification of the homogametic sex chromosome in a small population is best accomplished by reference mapping or examining differences in read depth between sexes.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».