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Enregistrement W4296977470 · doi:10.1038/s41467-022-33366-x

High-resolution silkworm pan-genome provides genetic insights into artificial selection and ecological adaptation

2022· article· en· W4296977470 sur OpenAlex
Xiaoling Tong, Minjin Han, Kunpeng Lu, Shuaishuai Tai, Shubo Liang, Yucheng Liu, Hai Hu, Jianghong Shen, Anxing Long, Chengyu Zhan, Xin Shun Ding, Shuo Liu, Qiang Gao, Bili Zhang, Linli Zhou, Duan Tan, Yajie Yuan, Nangkuo Guo, Yanhong Li, Zhangyan Wu, Lulu Liu, Chunlin Li, Yaru Lu, Tingting Gai, Yahui Zhang, Renkui Yang, Heying Qian, Yan‐Qun Liu, Jiangwen Luo, Lu Zheng, Jinghou Lou, Yunwu Peng, Weidong Zuo, Jiangbo Song, Songzhen He, Songyuan Wu, Yunlong Zou, Lei Zhou, Lan Cheng, Yuxia Tang, Guotao Cheng, Lianwei Yuan, Weiming He, Jiabao Xu, Tao Fu, Yang Xiao, Ting Lei, Anying Xu, Ye Yin, Jian Wang, Antónia Monteiro, Éric Westhof, Cheng Lu, Zhixi Tian, Wen Wang, Zhonghuai Xiang, Fangyin Dai

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilkworms and Sericulture Research
Établissements canadiensInstitute of GeneticsMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesSoochow UniversitySouthwest UniversityNatural Science Foundation of ChongqingZhejiang UniversityJiangsu UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyBombyx moriGenomeDomesticationSelection (genetic algorithm)Evolutionary biologyGenomicsAdaptation (eye)PopulationGeneGeneticsComputational biologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The silkworm Bombyx mori is an important economic insect for producing silk, the "queen of fabrics". The currently available genomes limit the understanding of its genetic diversity and the discovery of valuable alleles for breeding. Here, we deeply re-sequence 1,078 silkworms and assemble long-read genomes for 545 representatives. We construct a high-resolution pan-genome dataset representing almost the entire genomic content in the silkworm. We find that the silkworm population harbors a high density of genomic variants and identify 7308 new genes, 4260 (22%) core genes, and 3,432,266 non-redundant structure variations (SVs). We reveal hundreds of genes and SVs that may contribute to the artificial selection (domestication and breeding) of silkworm. Further, we focus on four genes responsible, respectively, for two economic (silk yield and silk fineness) and two ecologically adaptive traits (egg diapause and aposematic coloration). Taken together, our population-scale genomic resources will promote functional genomics studies and breeding improvement for silkworm.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,233 · 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