Haploid, diploid, and pooled exome capture recapitulate features of biology and paralogy in two non-model tree species
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite their suitability for studying evolution, many conifer species have large and repetitive giga-genomes (16-31Gbp) that create hurdles to producing high coverage SNP datasets that capture diversity from across the entirety of the genome. Due in part to multiple ancient whole genome duplication events, gene family expansion and subsequent evolution within Pinaceae, false diversity from the misalignment of paralog copies creates further challenges in accurately and reproducibly inferring evolutionary history from sequence data. Here, we leverage the cost-saving benefits of pool-seq and exome-capture to discover SNPs in two conifer species, Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. menziesii (Mirb.) Franco, Pinaceae) and jack pine (Pinus banksiana Lamb., Pinaceae). We show, using minimal baseline filtering, that allele frequencies estimated from pooled individuals show a strong positive correlation with those estimated by sequencing the same population as individuals (r > 0.948), on par with such comparisons made in model organisms. Further, we highlight the utility of haploid megagametophyte tissue for identifying sites that are likely due to misaligned paralogs. Together with additional minor filtering, we show that it is possible to remove many of the loci with large frequency estimate discrepancies between individual and pooled sequencing approaches, improving the correlation further (r > 0.973). Our work addresses bioinformatic challenges in non-model organisms with large and complex genomes, highlights the use of megagametophyte tissue for the identification of paralog sites, and suggests the combination of pool-seq and exome capture to be robust for further evolutionary hypothesis testing in these systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle