Exploration of gene presence/absence variations in <i>Oncorhynchus mykiss</i> and their differentiation between wild and selection populations
Notice bibliographique
Résumé
Gene presence/absence variations (PAVs) have been considered as the important determinants of genome evolution and phenotypic diversity. However, studies on gene PAVs have been poorly documented, especially in fishes. In the present study, the pan-genome of rainbow trout was constructed based on 268 whole-genome re-sequencing accessions (4.38 Tb data). It recovered an additional 62 Mb sequences and 1288 protein-coding genes. Then, 9831 (22.77%) gene PAVs were genotyped across the 268 individuals. PAV-based PCA analysis, together with phylogenetic topology and STRUCTURE, revealed the clear separation among the different wild and selection populations. Additionally, a PAV-based genome-wide association study (GWAS) identified three candidate PAVs significantly associated with artificial selection. Meanwhile, fixation index analysis revealed 35 PAVs with significant frequency differences between wild and selection populations in Canada, while 15 candidate PAVs were detected between the populations in America. Their biological functions have been reported to participate in the regulation of growth performance and stress response. The present study deepens our understanding of widespread gene PAVs and facilitates the identification of key candidates that contribute to important traits.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».