Supplementary material from "Exploration of gene presence/absence variations in Oncorhynchus mykiss and their differentiation between wild and selection population"
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, pan-genome of rainbow trout was constructed based on 268 whole-genome re-sequencing accessions (4.38 Tb data). It recovered additional 62Mb sequences and 1288 protein-coding genes. Then, 9,831(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, PAV-based GWAS has identified 3 candidate PAVs significantly associated with artificial selection. Meanwhile, Fst analysis revealed the 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 would deepen our understanding of widespread gene PAVs and facilitate the identification of key candidates that contribute to important traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,063 | 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 tête enseignante, 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 ».