Inference of subgenomes resulting from polyploid events using synteny based dynamic linking and maximum neighbourhood
Notice bibliographique
Résumé
Polyploidy is common in flowering plants, resulting in extra sets of chromosomes, known as subgenomes. These events are widespread in plant evolution, making the assignment of synteny blocks to subgenomes challenging due to gene fractionation and gene order rearrangements. Current methods for subgenome identification are labor-intensive and require expertise, lacking automation. To address this challenge, we introduce the SyntenyLink algorithm, which automates subgenome reconstruction from synteny blocks. This algorithm considers differences in substitution and fractionation patterns in synteny blocks and maintains the continuity of gene order. SyntenyLink starts by identifying synteny blocks using BLASTP and DAGchainer, then Automatically partitions them into subgenomes by traversing the maximum weighted path on the "super-synteny graph". We validated the SyntenyLink algorithm using verified subgenomes of Brassica rapa, Brassica oleracea, Brassica nigra, Brassica napus, and Sinapis alba. The results demonstrate its effectiveness, especially for subgenome 1, with accuracy ranging from 82% to 88%. Subgenomes 2 and 3 showed slightly lower accuracy (60%-85%) due to their similar fractionation patterns. Furthermore, we applied SyntenyLink to separate the six subgenomes in Brassica juncea and Brassica carinata, illustrating its versatility. In summary, the SyntenyLink algorithm offers a powerful and automated approach for reconstructing subgenomes in complex polyploid genomes. This advancement has significant implications for studying the evolutionary history of flowering plants and other polyploid organisms.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».