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J-GLOBAL ID:202202227608209168   整理番号:22A0891212

犬におけるローパスシークエンシングからの補完遺伝子型解析の最良実施【JST・京大機械翻訳】

Best practices for analyzing imputed genotypes from low-pass sequencing in dogs
著者 (8件):
資料名:
巻: 33  号:ページ: 213-229  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0446A  ISSN: 0938-8990  CODEN: MAMGEC  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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ゲノムワイド関連研究(GWAS)のためのDNAアレイに基づくアプローチは,数千の低コスト遺伝子型の収集を可能にするが,SNPチップ技術が配列開発中に選択されたSNPによって最終的に制限されるので,それはしばしば分解能と完全性を犠牲にする。代替低コストアプローチは,低域全ゲノム配列決定(WGS)であり,続いて補完する。選択遺伝子座のセットで高レベルの遺伝子型信頼に頼るよりむしろ,低域WGSと刺激はランダムにサンプリングされた低信頼遺伝子型の百万からの組み合わせ情報に依存する。イヌにおける低域WGSと刺激を調べるために,著者らは,低域WGSを模擬して,51の異なる品種から約1×カバレッジまでの97の高被覆(>15×)WGSデータセットをダウンサンプリングすることによって,精度と性能を評価した。91品種からの676匹のイヌの参照パネルを用いて,遺伝子型をダウンサンプリングデータから帰属し,高被覆WGSから生成された遺伝子型の真性セットと比較した。真のセットを用いて,著者らは14Mの置換サイトの約80%を保持して,3.0%から1.5%まで帰属誤差率を下げる変異体品質フィルタリング戦略を最適化した。7百万地点はMAF>5%で,平均帰属品質スコアは0.95であった。最後に,小さな影響サイズが最も影響し,中~大影響サイズが小さい場合,ケースコントロールGWASの成果に対する帰属誤差の影響をシミュレーションした。これらの分析は,イヌにおける低域WGS-imp縮遺伝子型の研究設計とデータ後処理のための最良の実践指針を提供する。Copyright This is a U.S. government work and not under copyright protection in the U.S.; foreign copyright protection may apply 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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遺伝学研究法  ,  分子・遺伝情報処理 
タイトルに関連する用語 (4件):
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