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Enregistrement W4416780507 · doi:10.1111/1755-0998.70084

Optimising Genome‐Wide Detection of Runs of Homozygosity: Impacts of Reference Genome Quality and Sequencing Parameters on Inbreeding Assessment

2025· article· en· W4416780507 sur OpenAlexaff
Minhui Shi, Haimeng Li, Aaron B. A. Shafer, Tianming Lan

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology Resources · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInbreedingInbreeding depressionRuns of HomozygosityReference genomeGenomeGenomicsContigPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inbreeding and inbreeding depression pose a critical challenge to the persistence of small and isolated populations, driving the need for precise assessment of genomic metrics. Genome-wide runs of homozygosity (ROH) have been widely used for evaluating contemporary inbreeding levels and tracing historical events, circumventing the limitations of methods based on pedigree records. However, the reliability of ROH detection is contingent upon the quality of both the reference genome and resequencing data. Here, we employed a simulation-based approach, generating an inbred population with individuals exhibiting varying inbreeding coefficients and 13 reference genomes with differing levels of contiguity. This framework enabled us to systematically investigate the effects of sequencing depth, read length, reference genome continuity and the phylogenetic divergence of reference genomes on detecting genome-wide ROH segments. We found that a sequencing depth of ≥ 15× and a reference genome with a contig N50 > 4 Mb enabled discrimination of both the recent and historical inbreeding events, and a reference genome of congeneric subspecies is an optimal choice for ROH detection if a species-specific reference genome is not available. Furthermore, we performed parameter optimisation for PLINK to enhance ROH detection accuracy under low-coverage sequencing data and imperfect reference genomes. Our findings established methodological guidance for improving ROH-based inbreeding assessments, providing critical insights for conservation genomics and breeding programmes where accurate characterisation of genomic homozygosity is paramount.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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