Data from: Genomics of Compositae weeds: EST libraries, microarrays, and evidence of introgression
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE OF THE STUDY: Weeds cause considerable environmental and economic damage. However, genomic characterization of weeds has lagged behind that of model plants and crop species. Here we report on the development of genomic tools and resources for 11 weeds from the Compositae family that will serve as a basis for subsequent population and comparative genomic analyses. Because hybridization has been suggested as a stimulus for the evolution of invasiveness, we also analyze these genomic data for evidence of hybridization. METHODS: We generated 22 expressed sequence tag (EST) libraries for the 11 targeted weeds using Sanger, 454, and Illumina sequencing, compared the coverage and quality of sequence assemblies, and developed NimbleGen microarrays for expression analyses in five taxa. Where possible, we also compared the distributions of Ks values between orthologs of congeneric taxa to detect and quantify hybridization and introgression. RESULTS: Gene discovery was enhanced by sequencing from multiple tissues, normalization of cDNA libraries, and especially greater sequencing depth. However, assemblies from short sequence reads sometimes failed to resolve close paralogs. Substantial introgression was detected in Centaurea and Helianthus, but not in Ambrosia and Lactuca. CONCLUSIONS: Transcriptome sequencing using next generation platforms has greatly reduced the cost of genomic studies of non-model organisms, and the ESTs and microarrays reported here will accelerate evolutionary and molecular investigations of Compositae weeds. Our study also shows how ortholog comparisons can be used to quantify the genome-wide extent of introgression and to identify genes that have been exchanged between hybridizing taxa.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».