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J-GLOBAL ID:201802278371303226   整理番号:18A0930047

非モデル生物における関連性を推定するための遺伝子型決定:正確なバイアスのトラップの回避【JST・京大機械翻訳】

Genotyping-by-sequencing for estimating relatedness in nonmodel organisms: Avoiding the trap of precise bias
著者 (3件):
資料名:
巻: 18  号:ページ: 381-390  発行年: 2018年 
JST資料番号: W2685A  ISSN: 1755-098X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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野生生物個体群における関連性を評価するために,遺伝子タイピング(すなわち,RADseqおよび類似の方法)によって提供される高分解能を用いることに対して,注目すべきことはほとんど注目されていない。主な障害は,遺伝子型決定誤差,特に対立遺伝子ドロップアウトであり,このタイプのデータにおいてしばしば見出される。これらのデータは,下方バイアスをもたらす可能性があるが,正確ではなく,関連性の推定値を推定することができる。ここでは,相対的に高い遺伝子タイピング誤り率を与えられた関連性推論に対する遺伝子型毎の配列決定の適用性を評価した。既知の関連性の個体を,経験的なddRADデータセットに基づく遺伝子タイピング誤差,対立遺伝子ドロップアウト,および欠落データシナリオの下でシミュレートし,それらの真の関連性を7つの関連性推定子によって推定されたものと比較した。著者らは,そのような分析を通して選択された推定量が,遺伝子タイピング誤差の影響を回避できることを見出した。Ritlandの推定量(遺伝学研究,67,175)は対立遺伝子ドロップアウトによって影響されず,遺伝子タイピング誤差があるとき最も正確であることを示した。また,推定値と真の相関性の間の相関の強さに対して,推定器の選択は必ずしも依存せず,必ずしも平均推定値は真の関連性に近いというわけではないことを見出した。また,遺伝子タイピング誤差(対立遺伝子ドロップアウトまたはそうでない)または欠落データを持つ大きなSNPデータセットが,何十ものマーカーの完全に遺伝子型化されたマイクロサテライトデータセットよりも優れていることを示した。ここで用いたシミュレーションに基づくアプローチは,それらのデータのための最も適切で強力な推定器を確認するために,それら自身の遺伝子型毎のデータセットに関する他によって容易に実行することができる。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
遺伝子の構造と化学  ,  分子・遺伝情報処理  ,  生化学的分析法  ,  遺伝子操作 

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