A chromosome-level genome assembly of a model conifer plant, the Japanese cedar, Cryptomeria japonica D. Don
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Japanese cedar (Cryptomeria japonica D. Don) is one of the most important Japanese forest trees, occupying approximately 44% of artificial forests and planted in East Asia, the Azores Archipelago, and certain islands in the Indian Ocean. Although the huge genome of the species (ca. 9 Gbp) with abundant repeat elements may have represented an obstacle for genetic analysis, this species is easily propagated by cutting, flowered by gibberellic acid, transformed by Agrobacterium, and edited by CRISPR/Cas9. These characteristics of C. japonica recommend it as a model conifer species for which reference genome sequences are necessary. RESULTS: Herein, we report the first chromosome-level assembly of C. japonica (2n = 22) using third-generation selfed progeny (estimated homozygosity rate = 0.96). Young leaf tissue was used to extract high molecular weight DNA (> 50 kb) for HiFi PacBio long-read sequencing and to construct an Hi-C/Omni-C library for Illumina short-read sequencing. The 29× and 26× genome coverage of HiFi and Illumina reads, respectively, for de novo assembly yielded 2,651 contigs (9.1 Gbp, N50 contig size 12.0 Mbp). Hi-C analysis mapped 97% of the nucleotides on 11 chromosomes. The assembly was verified through comparison with a consensus linkage map comprising 7,781 markers. BUSCO analysis identified ∼ 91% conserved genes. CONCLUSIONS: Annotations of genes and comparisons of repeat elements with other Cupressaceae and Pinaceae species provide a fundamental resource for conifer research.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».