A chromosome-level genome assembly of a model conifer plant, the Japanese cedar, <i>Cryptomeria japonica</i> D. Don
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Japanese cedar ( Cryptomeria japonica D. Don) is the most important Japanese forest tree, occupying about 44% of artificial forests in Japan, and planted in East Asia, Azores Archipelago, and some islands in the Indian Ocean. Although the huge genome of the species (ca. 11 Gb) with abundant repeat elements might have been an obstacle for genetic analysis, the species is easily propagated by cutting, flowered by plant hormones like gibberellic acid, transformed by agrobacterium, and edited by CRISPR/Cas9. These characteristics of C. japonica are preferable to make the species a model conifer for which reference genome sequences are necessary. In this study, we report the first chromosome-level assembly for C. japonica (2n = 22) using a third generation selfed progeny with an estimated homozygosity of 0.96. Young leaf tissue was used to extract high-molecular-weight DNA (>50 kb) for HiFi PacBio long read sequencing and to construct Hi-C/Omni-C library for Illumina short read sequencing. Using the 29× and 26× genome coverage of HiFi and Illumina reads, respectively, de novo assembly resulted in 2,650 contigs (9.1 Gb in total) with N50 contig size of 12.0 Mb. The Hi-C analysis mapped 97% of the nucleotides on the 11 chromosomes. The assembly was verified by comparing with a consensus linkage map of 7,785 markers. The BUSCO analysis confirmed ~91% of conserved genes. Annotations of genes, repeat elements and synteny with other Cupressaceae and Pinaceae species were performed, providing fundamental resources for genomic research of conifers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».