WikiDer > Скимминг генома

Genome skimming
Скимминг генома позволяет собирать высококопийные фракции генома в непрерывные полные геномы.

Скимминг генома - это подход к секвенированию, использующий низкочастотный, неглубокий последовательность действий из геном (до 5%), чтобы генерировать фрагменты ДНК, известные как анализ генома.[1][2] Эти снимки генома содержат информацию о высококопийной фракции генома.[2] Высококопийная фракция генома состоит из рибосомная ДНК, пластидный геном (пластом), митохондриальный геном (митогеном), и ядерные повторы, такие как микроспутники и сменные элементы.[3] Он имеет высокую пропускную способность, секвенирование следующего поколения технология для создания этих снимков.[1] Хотя эти снимки - всего лишь «верхушка айсберга генома», филогеномный анализ из них все еще могут дать представление о эволюционная история и биоразнообразие по более низкой цене и в большем масштабе, чем традиционные методы.[2][3][4] Из-за небольшого количества ДНК, необходимого для сканирования генома, его методология может применяться в других областях, помимо геномики. Подобные задачи включают определение возможности отслеживания продуктов в пищевой промышленности, обеспечение соблюдения международных норм, касающихся биоразнообразия и биологических ресурсов, а также криминалистика.[5]

Текущее использование

В дополнение к сборке органелл меньшего размера, сканирование генома также может использоваться для выявления консервативных ортолог последовательности для филогеномные исследования. В филогеномных исследованиях многоклеточных патогены, сканирование генома может быть использовано для поиска эффекторные гены, обнаружить эндосимбионты и охарактеризовать геномная вариация.[6]

ДНК с высокой копией

Рибосомная ДНК

В Внутренние расшифрованные прокладки (ITS) являются некодирующими областями в пределах 18-5.8-28S рДНК у эукариот и являются одной из особенностей рДНК, которая использовалась в исследованиях скимминга генома.[7] ITS используются для обнаружения различных видов в пределах род, из-за их высокой межвидовой изменчивости.[7] Они обладают низкой индивидуальной изменчивостью, что не позволяет идентифицировать отдельные штаммы или особи.[7] Они также присутствуют во всех эукариоты, имеет высокую скорость эволюции и использовался в филогенетический анализ между видами и между видами.[7]

При нацеливании на ядерную рДНК предполагается, что минимальный конечный глубина секвенирования 100X достигается, а последовательности с глубиной менее 5X маскируются.[1]

Пластомы

В пластидный геном, или пластом, широко использовался в идентификации и эволюционных исследованиях с использованием скимминга генома из-за его высокой распространенности в растениях (~ 3-5% клеточной ДНК), небольшого размера, простой структуры, большей сохранности структуры гена, чем ядерные или митохондриальные гены .[8][9] Ранее исследования пластидов ограничивались количеством регионов, которые можно было оценить традиционными методами.[9] Используя скимминг генома, секвенирование всего пластидного генома или пластома может быть выполнено за небольшую часть стоимости и времени, необходимых для типичных подходов к секвенированию, таких как Секвенирование по Сэнгеру.[3] Пластомы были предложены в качестве метода замены традиционных Штрих-коды ДНК в растениях,[3] такой как rbcL и matK гены штрих-кода. По сравнению с обычным штрих-кодом ДНК, анализ генома производит пластомы за десятую часть стоимости основания.[5] Недавнее использование снимков генома пластом позволило лучше разрешить филогении, лучше дифференцировать определенные группы внутри таксонов и получить более точные оценки биоразнообразия.[9] Кроме того, пластом использовался для сравнения видов в пределах рода, чтобы посмотреть на эволюционные изменения и разнообразие внутри группы.[9]

При нацеливании на пластомы предполагается, что минимальная конечная глубина секвенирования 30X достигается для областей с одной копией, чтобы гарантировать высокое качество сборки. Однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) с глубиной менее 20X следует замаскировать.[1]

Митогеномы

В митохондриальный геном, или митогеном, используется как молекулярный маркер в большом количестве исследований из-за его материнское наследство, большой номер копии в ячейке, отсутствие рекомбинация, и высокая частота мутаций. Его часто используют для филогенетических исследований, так как он очень однороден для групп многоклеточных животных, с круговой, двухцепочечной структурой молекулы ДНК, примерно от 15 до 20 килобаз, с 37 генами рибосомной РНК, 13 генами, кодирующими белок, и 22 генами транспортной РНК. Последовательности митохондриальных штрих-кодов, такие как COI, НАДН2, 16S рРНК, и 12S рРНК, также может использоваться для таксономической идентификации.[10] Увеличение публикации полных митогеномы позволяет сделать вывод о надежных филогенезах многих таксономических групп и может фиксировать такие события, как перестройки генов и позиционирование мобильных генетических элементов. Используя анализ генома для сборки полных митогеномов, можно выяснить филогенетическую историю и биоразнообразие многих организмов.[4]

При нацеливании на митогеномы нет конкретных предложений относительно минимальной конечной глубины секвенирования, поскольку митогеномы более изменчивы по размеру и более вариабельны по сложности у видов растений, что увеличивает сложность сборки повторяющихся последовательностей. Однако высококонсервативные кодирующие последовательности и неповторяющиеся фланкирующие области можно собрать с использованием справочно-ориентированная сборка. Последовательности должны маскироваться так же, как нацеленные на пластомы и ядерную рибосомную ДНК.[1]

Ядерные повторы (спутники или сменные элементы)

Ядерные повторы в геноме - недостаточно используемый источник филогенетических данных. Когда ядерный геном секвенирован на уровне 5% генома, будут присутствовать тысячи копий ядерных повторов. Хотя секвенированные повторы будут репрезентативными только для всего генома, было показано, что эти секвенированные фракции точно отражают геномное изобилие. Эти повторы можно сгруппировать de novo и оценивается их численность. Распространение и встречаемость этих повторяющихся типов может быть филогенетически информативной и предоставлять информацию об эволюционной истории различных видов.[1]

Низкокопийная ДНК

Низкокопийная ДНК может оказаться полезной для исследований эволюционного развития и филогенетических исследований.[11] Его можно добыть из фракций с большим количеством копий несколькими способами, например, путем разработки грунтовки из баз данных, содержащих сохраненные ортологичные гены, консервативный ортологичный ген с единственной копией и гены с общей копией.[11] Другой метод - поиск новых зондов, нацеленных на низкокопийные гены, с использованием транскриптомики через Hyb-Seq.[11] В то время как ядерные геномы, собранные с использованием снимков генома, чрезвычайно фрагментированы, некоторые малокопийные однокопийные ядерные гены могут быть успешно собраны.[12]

Низкое количество деградированной ДНК

Предыдущие методы попытки восстановления деградированной ДНК были основаны на Секвенирование по Сэнгеру и полагались на большие неповрежденные шаблоны ДНК и были затронуты контаминацией и методом сохранения. С другой стороны, анализ генома может использоваться для извлечения генетической информации из сохраненных видов в гербарии и музеи, где ДНК часто сильно деградировала, а осталось очень мало.[4][13] Исследования на растениях показывают, что ДНК возрастом от 80 лет и всего лишь с 500 пг деградированной ДНК может использоваться при сканировании генома для вывода геномной информации.[13] В гербариидаже при низком выходе и низком качестве ДНК одно исследование все же смогло произвести «высококачественные полные последовательности хлоропластной и рибосомной ДНК» в крупном масштабе для последующего анализа.[14]

В полевых исследованиях беспозвоночные хранятся в этаноле, который обычно выбрасывают во время исследований на основе ДНК.[15] Было показано, что скимминг генома обнаруживает небольшое количество ДНК из этой этанольной фракции и предоставляет информацию о биомассе образцов во фракции, микробиоте внешних слоев ткани и содержимом кишечника (например, о жертве), выделяемом рвотным рефлексом.[15] Таким образом, сканирование генома может предоставить дополнительный метод понимания экология через низкокопийную ДНК.[15]

Рабочий процесс

Извлечение ДНК

Извлечение ДНК Протоколы будут варьироваться в зависимости от источника образца (т.е. растений, животных и т. д.). При сканировании генома использовались следующие протоколы выделения ДНК:

Подготовка библиотеки

Подготовка библиотеки протоколы будут зависеть от множества факторов: организма, типа ткани и т. д. В случае консервированных образцов могут потребоваться модификации конкретных протоколов подготовки библиотеки.[1] При сканировании генома использовались следующие протоколы подготовки библиотеки:

  • Набор для подготовки образцов ДНК Illumina TruSeq[5][6][15]
  • Набор Illumina TruSeq без ПЦР[7][21]
  • Набор для секвенирования ДНК NEXTFlex[18]
  • NEBNext Ultra II ДНК[9][13][16]
  • NEBNext Multiplex Oligos[16]
  • Набор для подготовки библиотеки ДНК Nextera XT[4]
  • Комплект для подготовки библиотеки TruSeq Nano DNA LT[14][17]
  • Набор для быстрого секвенирования[10]

Последовательность действий

Последовательность действий с короткими или длинными чтениями будет зависеть от целевого генома или генов. Микроспутники в ядерных повторах требуется более длительное чтение.[23] Следующие платформы секвенирования были использованы при сканировании генома:

Платформа Illumina MiSeq была выбрана некоторыми исследователями за ее большую длину чтения для коротких.[6]

сборка

После сканирования генома органелларная ДНК с высоким числом копий может быть собранный со справочником или в сборе de novo. Ядерные повторы с высокой копией могут быть сгруппированы de novo.[1] Выбор ассемблеров будет зависеть от целевого генома и от того, используются ли короткие или длинные чтения. Следующие инструменты были использованы для сборки геномов из снимков генома:

Другой

Аннотации

Аннотации используется для идентификации генов в сборках генома. Выбранный инструмент аннотации будет зависеть от целевого генома и целевых характеристик этого генома. Следующие инструменты аннотации использовались при сканировании генома для аннотирования органеллярных геномов:

Другой

Филогения строительство

Собранные последовательности согласован на глобальном уровне, а потом филогенетические деревья построены с использованием программного обеспечения для построения филогении. Программное обеспечение, выбранное для построения филогении, будет зависеть от того, Максимальное правдоподобие (ML), Максимальная экономия (МП), или же Байесовский вывод (BI) метод соответствующий. Следующие программы построения филогении были использованы при сканировании генома:

Инструменты и трубопроводы

Для автоматизации последующих процессов сканирования генома были разработаны различные протоколы, конвейеры и биоинформатические инструменты.

Hyb-Seq

Hyb-Seq - это новый протокол для захвата низкокопийных ядерных генов, который сочетает в себе обогащение мишеней и сканирование генома.[29] Целевое обогащение локусов с низким числом копий достигается с помощью разработанных зондов обогащения для конкретных однокопийных экзонов, но требует ядерного чернового генома и транскриптома целевого организма. Затем библиотеки, обогащенные мишенью, секвенируются, а полученные считывания обрабатываются, собираются и идентифицируются. Используя нецелевые чтения, цистроны рДНК также могут быть собраны полные пластомы. Благодаря этому процессу Hyb-Seq может создавать наборы данных в масштабе генома для филогеномика.

GetOrganelle

GetOrganelle - это набор инструментов, который собирает органелларные геномы с использованием считывания скимминга генома.[30] Считывания, связанные с органеллами, набираются с использованием модифицированного подхода «наживки и итеративного картирования». Читает выравнивание в целевой геном, используя Bowtie2,[31] называются «начальным чтением». Считанные значения используются в качестве «приманки» для набора большего количества операций чтения, связанных с органеллами, с помощью нескольких итераций расширения. Алгоритм расширения чтения использует подход к хешированию, где операции чтения разбиваются на подстроки определенной длины, называемые «словами». На каждой итерации расширения эти «слова» добавляются к хеш-таблица, называемый «пулом приманок», который динамически увеличивается в размере с каждой итерацией. Из-за низкого охвата секвенированием снимков генома нецелевые считывания, даже те, которые имеют большое сходство последовательностей с целевыми считываниями, в основном не рекрутируются. Используя последние набранные считывания, связанные с органеллами, GetOrganelle проводит de novo сборка, с помощью SPAdes.[32] В граф сборки фильтруется и распутывается, создавая все возможные пути на графике и, следовательно, все конфигурации кольцевых органеллярных геномов.

Скмер

Skmer - это инструмент, не требующий сборки и выравнивания, для вычисления геномных расстояний между запрашиваемым и эталонным снимками генома.[33] Скмер использует двухэтапный подход для вычисления этих расстояний. Во-первых, он генерирует частотное профилирование k-mer с помощью инструмента JellyFish.[34] а затем эти k-мерки конвертируются в хеши.[33] Случайное подмножество этих хешей выбирается для формирования так называемого «эскиза».[33] На втором этапе Skmer использует Mash[35] оценить Индекс Жаккара двух таких эскизов.[33] Комбинация этих двух этапов используется для оценки эволюционного расстояния.[33]

Гениальный

Гениальный представляет собой интегрированную программную платформу, которая позволяет пользователям выполнять различные этапы биоинформатического анализа, такие как сборка, выравнивание, и филогенетика за счет включения других инструментов в платформу на основе графического интерфейса.[18][28]

In silico Скимминг генома

Хотя скимминг генома обычно выбирается как экономичный метод секвенирования органеллярных геномов, скимминг генома может быть выполнен in silico если уже получены данные (глубокого) полногеномного секвенирования. Было продемонстрировано, что скимминг генома упрощает сборку органелларного генома путем субдискретизации считываний ядерного генома через in silico анализ генома.[36][37] Поскольку органелларные геномы будут в клетке с высокой копией, in silico Скимминг генома по существу отфильтровывает ядерные последовательности, оставляя более высокое отношение органелл к ядерным последовательностям для сборки, что снижает сложность парадигмы сборки. In silico Скимминг генома сначала был выполнен в качестве доказательства концепции, оптимизируя параметры для типа чтения, длины чтения и охвата секвенирования.[1]

Другие приложения

Помимо перечисленных выше текущих применений, сканирование генома также применялось для других задач, таких как количественная оценка смесей пыльцы,[19] мониторинг и сохранение определенных популяций.[38] Скимминг генома также можно использовать для вызова вариантов, чтобы исследовать однонуклеотидный полиморфизм через вид.[22]

Преимущества

Скимминг генома - это экономичный, быстрый и надежный метод для создания больших неглубоких наборов данных,[5] поскольку несколько наборов данных (пластидные, митохондриальные, ядерные) генерируются за один прогон.[3] Он очень прост в реализации, требует меньше лабораторных работ и оптимизации и не требует априори знание организма и размера его генома.[3] Это дает возможность с низким уровнем риска для биологических исследований и генерации гипотез без огромных затрат ресурсов.[6]

Скимминг генома является особенно выгодным подходом в случаях, когда геномная ДНК может быть старой и деградировать в результате химической обработки, такой как образцы из гербарных и музейных коллекций,[4] в значительной степени неиспользованный геномный ресурс. Скимминг генома позволяет дать молекулярную характеристику редких или вымерших видов.[5] Процессы консервации в этаноле часто повреждают геномную ДНК, что препятствует успешной работе стандартных протоколов ПЦР.[3] и другие подходы на основе ампликонов.[5] Это дает возможность секвенировать образцы с очень низкими концентрациями ДНК без необходимости обогащения или амплификации ДНК. Было показано, что подготовка библиотеки для специфического сканирования генома работает с 37 нг ДНК (0,2 нг / мкл), что в 135 раз меньше, чем рекомендуется Illumina.[1]

Хотя скимминг генома в основном используется для извлечения высококопийных пластомов и митогеномов, он также может обеспечить частичные последовательности низкокопийных ядерных последовательностей. Эти последовательности могут быть недостаточно полными для филогеномного анализа, но могут быть достаточными для конструирования праймеров и зондов ПЦР для подходов, основанных на гибридизации.[1]

Скимминг генома не зависит от каких-либо конкретных праймеров и на него не влияют перестройки генов.[4]

Ограничения

Скимминг генома затрагивает поверхность генома, поэтому его будет недостаточно для биологических вопросов, требующих предсказания и аннотации генов.[6] Эти последующие шаги необходимы для более глубокого и значимого анализа.

Хотя пластидные геномные последовательности в изобилии представлены на снимках генома, присутствие митохондриальных и ядерных псевдогенов пластидного происхождения может потенциально создавать проблемы для сборок пластома.[1]

Комбинация глубины секвенирования и типа считывания, а также геномной мишени (пластома, митогенома и т. Д.) Будет влиять на успех одно- и парно-концевых сборок, поэтому эти параметры необходимо тщательно выбирать.[1]

Масштабируемость

И у лаборатории мокрого анализа, и у биоинформатики скимминга генома есть определенные проблемы с масштабируемостью. Хотя стоимость секвенирования при сканировании генома доступна в размере 80 долларов за 1 ГБ в 2016 году, подготовка библиотеки к секвенированию по-прежнему очень дорога, по крайней мере ~ 200 долларов за образец (по состоянию на 2016 год). Кроме того, большинство протоколов подготовки библиотек еще не полностью автоматизированы с помощью робототехники. Что касается биоинформатики, необходимо разработать большие сложные базы данных и автоматизированные рабочие процессы для обработки больших объемов данных, получаемых в результате сканирования генома. Необходимо автоматизировать следующие процессы:[39]

  1. Сборка стандартных штрих-кодов
  2. Сборка органеллярной ДНК (а также тандемных повторов ядерных рибосом)
  3. Аннотации различных собранных фрагментов
  4. Удаление потенциальных загрязняющих последовательностей
  5. Оценка охвата секвенированием для генов с одной копией
  6. Извлечение чтений, соответствующих однокопийным генам
  7. Идентификация неизвестного образца при секвенировании небольшого ружья или любого фрагмента ДНК
  8. Идентификация различных организмов на основе секвенирования ДНК окружающей среды (метагеномика)

Некоторые из этих проблем масштабируемости уже реализованы, как показано выше в разделе «Инструменты и конвейеры».

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м п о Straub, Shannon C.K .; Паркс, Мэтью; Вайтемье, Кевин; Фишбейн, Марк; Кронн, Ричард С .; Листон, Аарон (февраль 2012 г.). «Навигация по верхушке айсберга геномов: секвенирование нового поколения для систематики растений». Американский журнал ботаники. 99 (2): 349–364. Дои:10.3732 / ajb.1100335. PMID 22174336.
  2. ^ а б c Додсворт, Стивен (сентябрь 2015 г.). «Скимминг генома для анализа биоразнообразия следующего поколения». Тенденции в растениеводстве. 20 (9): 525–527. Дои:10.1016 / j.tplants.2015.06.012. PMID 26205170.
  3. ^ а б c d е ж грамм Додсворт, Стивен Эндрю, автор. Скимминг генома для филогеномики. OCLC 1108700470.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  4. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м п о п Тревизан, Бруна; Алькантара, Daniel M.C .; Мачадо, Денис Джейкоб; Marques, Fernando P.L .; Лар, Дэниел Дж. (2019-09-13). «Скимминг генома - это недорогая и надежная стратегия для сборки полных митохондриальных геномов из консервированных этанолом образцов в исследованиях биоразнообразия». PeerJ. 7: e7543. Дои:10.7717 / peerj.7543. ISSN 2167-8359. ЧВК 6746217. PMID 31565556.
  5. ^ а б c d е ж грамм час я j k л Мале, Пьер-Жан Ж .; Бардон, Леа; Безнар, Гийом; Куассак, Эрик; Делсук, Фредерик; Энгель, Жюльен; Lhuillier, Emeline; Скотти-Сенань, Кэролайн; Тинаут, Александра; Шаве, Жером (апрель 2014 г.). «Скимминг генома путем секвенирования дробовика помогает разрешить филогению семейства пантропических деревьев». Ресурсы по молекулярной экологии. 14 (5): 966–75. Дои:10.1111/1755-0998.12246. PMID 24606032.
  6. ^ а б c d е ж грамм час я Денвер, Ди Р .; Браун, Аманда М. В .; Хоу, Дана К .; Питц, Эми Б .; Засада, Инга А. (04.08.2016). Раунд, Джун Л. (ред.). «Скимминг генома: быстрый подход к получению разнообразных биологических представлений о многоклеточных патогенах». Патогены PLOS. 12 (8): e1005713. Дои:10.1371 / journal.ppat.1005713. ISSN 1553-7374. ЧВК 4973915. PMID 27490201.
  7. ^ а б c d е ж грамм час я j k Линь, Гэн-Мин; Лай, Ю-Хэн; Аудира, Гилберт; Сяо, Чун-Дер (ноябрь 2017 г.). «Простой метод декодирования полных повторяющихся единиц 18-5.8-28S рРНК зеленых водорослей с помощью снятия генома». Международный журнал молекулярных наук. 18 (11): 2341. Дои:10.3390 / ijms18112341. ЧВК 5713310. PMID 29113146.
  8. ^ а б c d е ж грамм Лю, Лусянь; Ван, Юэвэнь; Он, Пейзи; Ли, Пан; Ли, Джунку; Солтис, Дуглас Э .; Фу, Чэнсинь (04.04.2018). «Анализ генома хлоропластов и разработка геномных ресурсов для эпилитических сестринских родов Oresitrophe и Mukdenia (Saxifragaceae) с использованием данных анализа генома». BMC Genomics. 19 (1): 235. Дои:10.1186 / с12864-018-4633-х. ISSN 1471-2164. ЧВК 5885378. PMID 29618324.
  9. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м Хинзингер, Дэмиен Даниэль; Страйк, Джери Сергей (10.01.2019). «Пластом Quercus xanthoclada и сравнение геномного разнообразия среди выбранных видов Quercus с использованием скимминга генома». Фитоключи. 132: 75–89. Дои:10.3897 / phytokeys.132.36365. ISSN 1314-2003. ЧВК 6783484. PMID 31607787.
  10. ^ а б c d е ж грамм час я Джохри, Шаили; Соланки, Джитеш; Канту, Вито Адриан; Товарищи, Сэм Р .; Эдвардс, Роберт А.; Морено, Изабель; Вйас, Асит; Динсдейл, Элизабет А. (декабрь 2019 г.). "'Анализ генома с помощью ручного секвенатора MinION позволяет идентифицировать виды акул, внесенные в список СИТЕС, на экспортном рынке Индии ». Научные отчеты. 9 (1): 4476. Bibcode:2019НатСР ... 9.4476J. Дои:10.1038 / s41598-019-40940-9. ISSN 2045-2322. ЧВК 6418218. PMID 30872700.
  11. ^ а б c Berger, Brent A .; Хан, Цзяхонг; Сесса, Эмили Б.; Гарднер, Эндрю Г .; Shepherd, Kelly A .; Ricigliano, Vincent A .; Джабайли, Рэйчел С .; Ховарт, Дайанелла Г. (2017). «Неожиданная глубина скимминга генома: тематическое исследование, изучающее гены симметрии цветков Gderediaceae1». Приложения в науках о растениях. 5 (10): 1700042. Дои:10.3732 / apps.1700042. ISSN 2168-0450. ЧВК 5664964. PMID 29109919.
  12. ^ Berger, Brent A .; Хан, Цзяхонг; Сесса, Эмили Б.; Гарднер, Эндрю Г .; Shepherd, Kelly A .; Ricigliano, Vincent A .; Джабайли, Рэйчел С .; Ховарт, Дайанелла Г. (октябрь 2017 г.). «Неожиданная глубина скимминга генома: тематическое исследование, посвященное изучению генов цветочной симметрии Gderediaceae». Приложения в науках о растениях. 5 (10): 1700042. Дои:10.3732 / apps.1700042. ISSN 2168-0450. ЧВК 5664964. PMID 29109919.
  13. ^ а б c d е ж грамм час Цзэн, Чун-Ся; Холлингсворт, Питер М .; Ян, Цзин; Он, Чжэн-Шань; Чжан, Чжи-Жун; Ли, Де-Чжу; Ян, Джун-Бо (2018-06-05). «Геномный снимок гербарных образцов для штрих-кодирования ДНК и филогеномики». Растительные методы. 14 (1): 43. Дои:10.1186 / s13007-018-0300-0. ISSN 1746-4811. ЧВК 5987614. PMID 29928291.
  14. ^ а б c d е ж грамм час я j k Невилл, Пол Дж .; Чжун, Сяо; Тонти-Филиппини, Джулиан; Бирн, Маргарет; Хислоп, Майкл; Тиле, Кевин; ван Леувен, Стивен; Бойкин, Лаура М .; Маленький, Ян (2020-01-04). «Крупномасштабный сбор генома из гербарного материала для точной идентификации растений и филогеномики». Растительные методы. 16 (1): 1. Дои:10.1186 / s13007-019-0534-5. ISSN 1746-4811. ЧВК 6942304. PMID 31911810.
  15. ^ а б c d е ж грамм час я j k Linard, B .; Arribas, P .; Андухар, Ц .; Crampton-Platt, A .; Фоглер, А. П. (2016). «Уроки анализа генома этанола, сохраняющего членистоногие» (PDF). Ресурсы по молекулярной экологии. 16 (6): 1365–1377. Дои:10.1111/1755-0998.12539. HDL:10044/1/49937. ISSN 1755-0998. PMID 27235167.
  16. ^ а б c d е ж грамм час я Лю, Ши-Хуэй; Эдвардс, Кристин Э .; Hoch, Peter C .; Рэйвен, Питер Х .; Барбер, Джанет С. (май 2018 г.). «Скимминг генома позволяет по-новому взглянуть на взаимосвязь в Ludwigia section Macrocarpon, полиплоидном комплексе». Американский журнал ботаники. 105 (5): 875–887. Дои:10.1002 / ajb2.1086. PMID 29791715.
  17. ^ а б c d е ж грамм час Наухеймер, Ларс; Цуй, Люцзин; Кларк, Чарльз; Крейн, Даррен М .; Бурк, Грег; Наргар, Катарина (2019). «Скимминг генома обеспечивает хорошо различимую пластидную и ядерную филогении, демонстрируя закономерности глубокой ретикулярной эволюции у тропических плотоядных растений рода Nepenthes (Caryophyllales)». Австралийская систематическая ботаника. 32 (3): 243–254. Дои:10.1071 / SB18057. ISSN 1030-1887.
  18. ^ а б c d е ж грамм час я Ripma, Lee A .; Симпсон, Майкл Дж .; Хазенстаб-Леман, Кристен (декабрь 2014 г.). «Гениально! Упрощенные методы сканирования генома для филогенетических систематических исследований: пример на ореокарии (Boraginaceae)». Приложения в науках о растениях. 2 (12): 1400062. Дои:10.3732 / apps.1400062. ISSN 2168-0450. ЧВК 4259456. PMID 25506521.
  19. ^ а б c d е ж грамм час Ланг, Дандан; Тан, мин; Ху, Цзяхуэй; Чжоу, Синь (ноябрь 2019 г.). «Скимминг генома обеспечивает точную количественную оценку смесей пыльцы». Ресурсы по молекулярной экологии. 19 (6): 1433–1446. Дои:10.1111/1755-0998.13061. ISSN 1755-098X. ЧВК 6900181. PMID 31325909.
  20. ^ а б c d Стоутон, Томас Р .; Крибель, Рикардо; Джоллес, Диана Д .; О'Куинн, Робин Л. (март 2018 г.). «Открытие линии нового поколения: пример клубневой Claytonia L.» Американский журнал ботаники. 105 (3): 536–548. Дои:10.1002 / ajb2.1061. PMID 29672830.
  21. ^ а б c d е ж Додсворт, Стивен; Guignard, Maïté S .; Christenhusz, Maarten J.M .; Cowan, Robyn S .; Кнапп, Сандра; Маурин, Оливье; Струэбиг, Моника; Leitch, Andrew R .; Чейз, Марк В .; Форест, Феликс (29.10.2018). «Возможности гербариомики для изучения повторяющейся ДНК у покрытосеменных». Границы экологии и эволюции. 6: 174. Дои:10.3389 / fevo.2018.00174. ISSN 2296-701X.
  22. ^ а б c d Джексон, Дэвид; Эмсли, Стивен Д; ван Туйнен, Марсель (2012). «Скимминг генома выявляет полиморфизм в популяциях и видах крачек». BMC Research Notes. 5 (1): 94. Дои:10.1186/1756-0500-5-94. ISSN 1756-0500. ЧВК 3292991. PMID 22333071.
  23. ^ а б c Ся, Юнь; Ло, Вэй; Юань, сици; Чжэн, Ючи; Цзэн, Сяомао (декабрь 2018 г.). «Развитие микросателлитов на основе анализа генома и секвенирования транскриптомов: сравнение стратегий и уроков, полученных на примере видов лягушек». BMC Genomics. 19 (1): 886. Дои:10.1186 / s12864-018-5329-у. ISSN 1471-2164. ЧВК 6286531. PMID 30526480.
  24. ^ а б c d е ж грамм Fonseca, Luiz Henrique M .; Ломанн, Люсия Г. (январь 2020 г.). «Изучение потенциала данных ядерного и митохондриального секвенирования, полученных с помощью анализа генома, для филогенетики растений: тематическое исследование из клады неотропических лиан». Журнал систематики и эволюции. 58 (1): 18–32. Дои:10.1111 / jse.12533. ISSN 1674-4918.
  25. ^ а б c d Бок, Дэн Дж .; Кейн, Нолан С .; Ebert, Daniel P .; Ризеберг, Лорен Х. (февраль 2014 г.). «Анализ генома показывает происхождение культур клубней топинамбура: ни Иерусалим, ни артишок». Новый Фитолог. 201 (3): 1021–1030. Дои:10.1111 / nph.12560. PMID 24245977.
  26. ^ а б c d е ж Рихтер, Сэнди; Шварц, Франсин; Геринг, Ларс; Бёггеманн, Маркус; Блейдорн, Кристоф (декабрь 2015 г.). «Полезность сканирования генома для филогеномных анализов, продемонстрированная на глицеридных связях (Annelida, Glyceridae)». Геномная биология и эволюция. 7 (12): 3443–3462. Дои:10.1093 / gbe / evv224. ISSN 1759-6653. ЧВК 4700955. PMID 26590213.
  27. ^ а б c d е ж грамм Гранджан, Фредерик; Тан, Мун Хуа; Ган, Хан Мин; Ли, Инь Пэн; Кавай, Тадаши; Дистефано, Роберт Дж .; Блаха, Мартин; Роли, Анджела Дж .; Остин, Кристофер М. (ноябрь 2017 г.). «Быстрое восстановление ядерных и митохондриальных генов путем снятия генома у пресноводных раков Северного полушария». Zoologica Scripta. 46 (6): 718–728. Дои:10.1111 / zsc.12247.
  28. ^ а б «Гениус - ОСТР». Получено 2020-02-28.
  29. ^ Вайтемье, Кевин; Straub, Shannon C.K .; Кронн, Ричард С .; Фишбейн, Марк; Шмикль, Росвита; Макдоннелл, Анджела; Листон, Аарон (сентябрь 2014 г.). «Hyb-Seq: сочетание целевого обогащения и снятия генома для филогеномики растений». Приложения в науках о растениях. 2 (9): 1400042. Дои:10.3732 / apps.1400042. ISSN 2168-0450. ЧВК 4162667. PMID 25225629.
  30. ^ Джин, Цзянь-Цзюнь; Ю, Вэнь-Бинь; Ян, Джун-Бо; Песня, Ю; dePamphilis, Claude W .; Йи, Тинг-Шуан; Ли, Де-Чжу (2018-03-09). «GetOrganelle: быстрый и универсальный набор инструментов для точной сборки геномов органелл de novo». Дои:10.1101/256479. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  31. ^ Лэнгмид, Бен; Зальцберг, Стивен Л. (март 2012 г.). «Быстрое выравнивание с пропуском чтения с Bowtie 2». Методы природы. 9 (4): 357–359. Дои:10.1038 / мес.1923. ISSN 1548-7091. ЧВК 3322381. PMID 22388286.
  32. ^ Банкевич, Антон; Нурк, Сергей; Антипов, Дмитрий; Гуревич, Алексей А .; Дворкин Михаил; Куликов, Александр С .; Лесин Валерий М .; Николенко, Сергей И .; Фам, сын; Пржибельский, Андрей Д .; Пышкин, Алексей В. (май 2012). «SPAdes: новый алгоритм сборки генома и его приложения для секвенирования отдельных клеток». Журнал вычислительной биологии. 19 (5): 455–477. Дои:10.1089 / cmb.2012.0021. ISSN 1066-5277. ЧВК 3342519. PMID 22506599.
  33. ^ а б c d е Сармашги, Шахаб; Боманн, Кристина; П. Гилберт, М. Томас; Бафна, Винит; Мирараб, Сиаваш (декабрь 2019 г.). «Скмер: идентификация образцов без сборки и выравнивания с использованием снимков генома». Геномная биология. 20 (1): 34. Дои:10.1186 / s13059-019-1632-4. ISSN 1474-760X. ЧВК 6374904. PMID 30760303.
  34. ^ Марсе, Гийом; Кингсфорд, Карл (15 марта 2011 г.). «Быстрый подход без блокировок для эффективного параллельного подсчета появления k-мер». Биоинформатика. 27 (6): 764–770. Дои:10.1093 / биоинформатика / btr011. ISSN 1460-2059. ЧВК 3051319. PMID 21217122.
  35. ^ Ондов, Брайан Д .; Treangen, Todd J .; Мельстед, Палл; Мэллони, Адам Б.; Бергман, Николас Х .; Корень, Сергей; Филлиппи, Адам М. (декабрь 2016 г.). «Mash: быстрая оценка расстояния между геномом и метагеномом с использованием MinHash». Геномная биология. 17 (1): 132. Дои:10.1186 / s13059-016-0997-х. ISSN 1474-760X. ЧВК 4915045. PMID 27323842.
  36. ^ Лин, Диана; Кумб, Лорен; Джекман, Шон Д .; Гагалова Кристина К .; Уоррен, Рене Л .; Хаммонд, С. Остин; Кирк, Хизер; Пандох, Паван; Чжао, Юнцзюнь; Мур, Ричард А .; Мунгалл, Эндрю Дж. (06.06.2019). Рокас, Антонис (ред.). «Полная последовательность хлоропластного генома ели белой (Picea glauca, генотип WS77111) из Восточной Канады». Объявления о микробиологических ресурсах. 8 (23): e00381–19, /mra/8/23/MRA.00381–19.atom. Дои:10.1128 / MRA.00381-19. ISSN 2576-098X. ЧВК 6554609. PMID 31171622.
  37. ^ Лин, Диана; Кумб, Лорен; Джекман, Шон Д .; Гагалова Кристина К .; Уоррен, Рене Л .; Хаммонд, С. Остин; Макдональд, Хелен; Кирк, Хизер; Пандох, Паван; Чжао, Юнцзюнь; Мур, Ричард А. (13.06.2019). Stajich, Джейсон Э. (ред.). «Полная последовательность хлоропластного генома ели Энгельмана (Picea engelmannii, генотип Se404-851) из Западной Канады». Объявления о микробиологических ресурсах. 8 (24): e00382–19, /mra/8/24/MRA.00382–19.atom. Дои:10.1128 / MRA.00382-19. ISSN 2576-098X. ЧВК 6588038. PMID 31196920.
  38. ^ Джохри, Шаили; Доан, Майкл; Аллен, Лорен; Динсдейл, Элизабет (29 марта 2019 г.). «Использование геномной революции для мониторинга и сохранения популяций хондрихтийцев». Разнообразие. 11 (4): 49. Дои:10.3390 / d11040049. ISSN 1424-2818.
  39. ^ Куассак, Эрик; Холлингсворт, Питер М .; Лавернь, Себастьян; Таберле, Пьер (апрель 2016 г.). «От штрих-кодов к геномам: расширение концепции штрих-кодирования ДНК». Молекулярная экология. 25 (7): 1423–1428. Дои:10.1111 / mec.13549. PMID 26821259.