综合基因组学和机器学习方法揭示了翼豆线粒体基因组中的进化特征
Nikhil Kumar Singh1, Binay K Singh1,2, Piyush Kumar1
1ICAR-Indian Institute of Agricultural Biotechnology, Ranchi, 834 003, Jharkhand, India.
羽翼豆线粒体基因组被测序,揭示了动态结构和进化特征. 开发了一种新的机器学习模型,以基于代码子偏差来分类有机体基因组.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 分子进化分子进化
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 翅膀豆 (Psophocarpus tetragonolobus) 是一种营养丰富的热带豆类,其基因组尚未被探索.
- 了解有机体基因组结构对于进化和功能洞察至关重要.
研究的目的:
- 为了组装和描述Psophocarpus tetragonolobus的线粒体基因组.
- 研究豆类线粒体基因组的进化动态和比较基因组学.
- 开发一种机器学习框架,根据代码组合对有机体基因组进行分类.
主要方法:
- 高覆盖率的PacBio长读数和Illumina短读数用于基因组组装.
- 重复分析,对15种豆类进行比较分析和选择分析.
- 在codon偏差特征上训练的机器学习模型的开发和应用.
主要成果:
- 一个366,925 bp圆形线粒体基因组组合,包含64个基因,包括9个碎片化的基因.
- 识别分散的重复和SSR,有证据支持亚基因组圈和异型.
- 对比分析显示,各类豆类的净化选择和特定基因的积极选择;代使用偏差是由突变压力塑造的.
- 一个新的机器学习框架实现了高准确度 (0.96AUC) 在区分基于编码子偏差的有机体起源,识别GC3s作为一个关键预测器.
结论:
- 普索福卡普斯四重罗巴斯线粒体基因组表现出动态的架构和保存的进化模式.
- 子组成提供了一个进化保存的"有机体签名",使得准确的分类.
- 开发的机器学习方法为器官基因组分类和跨不同基因谱的比较研究提供了可转移的模型.
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