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Enregistrement W6894083538 · doi:10.5281/zenodo.7843170

Supplementary materials for: Exploring the impact of read clustering thresholds on RADseq-based systematics: an empirical example from European amphibians

2024· other· en· W6894083538 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalescent theoryCluster analysisContext (archaeology)InferencePhylogenomicsPopulationGenomicsHierarchical clustering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restriction site-Associated DNA sequencing (RADseq) has great potential for genome-wide systematics studies of non-model organisms. However, accurately assembling RADseq reads into orthologous loci remains a major challenge in the absence of a reference genome. Traditional assembly pipelines cluster putative orthologous sequences based on a user-defined clustering threshold. Because improper clustering of orthologs is expected to affect results in downstream analyses, it is crucial to design pipelines for empirically optimizing the clustering threshold. While this issue has been largely discussed from a population genomics perspective, it remains understudied in the context of phylogenomics and coalescent species delimitation. To address this issue, we generated RADseq assemblies of representatives of the amphibian genera Discoglossus, Rana, Lissotriton and Triturus using a wide range of clustering thresholds. Particularly, we studied the effects of the intra-sample Clustering Threshold (iCT) and between-sample Clustering Threshold (bCT) separately, as both are expected to differ in multi-species data sets. The obtained assemblies were used for downstream inference of concatenation-based phylogenies, and multi-species coalescent species trees and species delimitation. The results were evaluated in the light of a reference genome-wide phylogeny calculated from newly generated Hybrid-Enrichment markers, as well as extensive background knowledge on the species' systematics. Overall, our analyses show that the inferred topologies and their resolution are resilient to changes of the iCT and bCT, regardless of the analytical method employed. Except for some extreme clustering thresholds, all assemblies yielded identical, well-supported inter-species relationships that were mostly congruent with those inferred from the reference Hybrid-Enrichment data set. Similarly, coalescent species delimitation was consistent among similarity threshold values. However, we identified a strong effect of the bCT on the branch lengths of concatenation and species trees, with higher bCTs yielding trees with shorter branches, which might be a pitfall for downstream inferences of evolutionary rates. Our results suggest that the choice of assembly parameters for RADseq data in the context of shallow phylogenomics might be less challenging than previously thought. Finally, we propose a pipeline for empirical optimization of the iCT and bCT, implemented in optiRADCT, a series of scripts readily usable for future RADseq studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6050,189

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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