Development of a high-density sub-species-specific targeted SNP assay for Rocky Mountain bighorn sheep (<i>Ovis canadensis canadensis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Due to their abundance and relative ease of genotyping, single nucleotide polymorphisms (SNPs) are a commonly used molecular marker for contemporary population genetic and genomic studies. A high-density and cost-effective way to type SNP loci is Allegro targeted genotyping (ATG), which is a form of targeted genotyping by sequencing developed and offered by Tecan genomics. One major drawback of this technology is the need for a reference genome and information on SNP loci when designing a SNP assay. However, for some non-model species genomic information from other closely related species can be used. Here we describe our process of developing an ATG assay to target 50,000 SNPs in Rocky Mountain bighorn sheep, using a reference genome from domestic sheep and SNP resources from prior bighorn sheep studies. We successfully developed a high accuracy, high-density, and relatively low-cost SNP assay for genotyping Rocky Mountain bighorn sheep that genotyped ~45,000 SNP loci. These loci were relatively evenly distributed throughout the genome. Furthermore, the assay produced genotypes at tens of thousands of SNP loci when tested on other mountain sheep species and subspecies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».