stringtranslate.com

Геномный скимминг

Геномный скимминг позволяет собирать высококопийные части генома в непрерывные, полные геномы.

Геномный скимминг — это подход к секвенированию, который использует низкочастотное, поверхностное секвенирование генома (до 5%) для создания фрагментов ДНК, известных как геномные скиммы . [1] [2] Эти геномные скиммы содержат информацию о высококопийной фракции генома. [2] Высококопийная фракция генома состоит из рибосомальной ДНК , пластидного генома ( пластома ), митохондриального генома ( митогенома ) и ядерных повторов, таких как микросателлиты и мобильные элементы . [3] Для создания этих скиммов используется высокопроизводительная технология секвенирования следующего поколения . [1] Хотя эти скиммы являются всего лишь «верхушкой геномного айсберга», их филогенетический анализ все еще может дать представление об эволюционной истории и биоразнообразии при меньших затратах и ​​в большем масштабе, чем традиционные методы. [2] [3] [4] Из-за небольшого количества ДНК, необходимого для геномного скимминга, его методология может применяться и в других областях, помимо геномики. Такие задачи включают определение прослеживаемости продуктов в пищевой промышленности, обеспечение соблюдения международных правил в отношении биоразнообразия и биологических ресурсов, а также судебно-медицинскую экспертизу . [5]

Текущее использование

В дополнение к сборке меньших органеллярных геномов, геномный скимминг может также использоваться для обнаружения консервативных ортологичных последовательностей для филогеномных исследований . В филогеномных исследованиях многоклеточных патогенов геномный скимминг может использоваться для поиска эффекторных генов , обнаружения эндосимбионтов и характеристики геномной изменчивости . [6]

ДНК с высоким уровнем копирования

Рибосомальная ДНК

Внутренние транскрибируемые спейсеры (ITS) представляют собой некодирующие области в пределах 18-5.8-28S рДНК у эукариот и являются одной из особенностей рДНК, которая использовалась в исследованиях по скиммингу генома. [7] ITS используются для обнаружения различных видов в пределах рода из-за их высокой межвидовой изменчивости. [7] Они имеют низкую индивидуальную изменчивость, что не позволяет идентифицировать отдельные штаммы или особи. [7] Они также присутствуют у всех эукариот , имеют высокую скорость эволюции и использовались в филогенетическом анализе между видами и между ними. [7]

При нацеливании на ядерную рДНК предполагается, что минимальная конечная глубина секвенирования составляет 100X, а последовательности с глубиной менее 5X маскируются. [1]

Пластомы

Геном пластиды , или пластом, широко использовался в идентификационных и эволюционных исследованиях с использованием геномного скимминга 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] Исследования пластид ранее были ограничены количеством регионов, которые можно было оценить в традиционных подходах. [9] Используя геномный скимминг, секвенирование всего генома пластиды, или пластома, может быть выполнено за часть стоимости и времени, необходимых для типичных подходов секвенирования, таких как секвенирование по Сэнгеру . [3] Пластомы были предложены в качестве метода замены традиционных ДНК-штрихкодов в растениях, [3] таких как гены штрихкодов rbcL и matK . По сравнению с типичным ДНК-штрихкодом, геномный скимминг производит пластомы за десятую часть стоимости за основание. [5] Недавнее использование геномных срезов пластомов позволило лучше определить филогении, более точно дифференцировать определенные группы внутри таксонов и более точно оценить биоразнообразие. [9] Кроме того, пластом использовался для сравнения видов внутри рода, чтобы изучить 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 высококачественные сборки. Полиморфизмы отдельных нуклеотидов (SNP) с глубиной менее 20X должны быть замаскированы. [1]

Митогеномы

Митохондриальный геном , или митогеном, используется в качестве молекулярного маркера в самых разных исследованиях из-за его материнской наследственности , высокого числа копий в клетке, отсутствия рекомбинации и высокой скорости мутаций. Он часто используется для филогенетических исследований, поскольку он очень однороден во всех группах метазоа, с кольцевой двухцепочечной структурой молекулы ДНК, около 15-20 килобаз, с 37 генами рибосомальной РНК, 13 генами, кодирующими белок, и 22 генами транспортной РНК. Последовательности митохондриального штрихкода, такие как COI, NADH2 , 16S рРНК и 12S рРНК , также могут использоваться для таксономической идентификации. [10] Увеличение публикации полных митогеномов позволяет делать выводы о надежных филогениях во многих таксономических группах, и он может фиксировать такие события, как перестройки генов и позиционирование мобильных генетических элементов. Используя геномный скимминг для сборки полных митогеномов, можно раскрыть филогенетическую историю и биоразнообразие многих организмов. [4]

При нацеливании на митогеномы нет конкретных рекомендаций по минимальной конечной глубине секвенирования, поскольку митогеномы более изменчивы по размеру и более изменчивы по сложности в видах растений, что увеличивает сложность сборки повторяющихся последовательностей. Однако высококонсервативные кодирующие последовательности и неповторяющиеся фланкирующие области могут быть собраны с использованием референс-ориентированной сборки . Последовательности должны быть замаскированы аналогично нацеливанию на пластомы и ядерную рибосомальную ДНК. [1]

Ядерные повторы (сателлиты илисменные элементы)

Ядерные повторы в геноме являются недостаточно используемым источником филогенетических данных. Когда ядерный геном секвенируется на уровне 5% генома, будут присутствовать тысячи копий ядерных повторов. Хотя секвенированные повторы будут репрезентативны только для тех, что есть во всем геноме, было показано, что эти секвенированные фракции точно отражают геномное изобилие. Эти повторы могут быть сгруппированы de novo , и их изобилие оценивается. Распределение и встречаемость этих типов повторов могут быть филогенетически информативными и предоставлять информацию об эволюционной истории различных видов. [1]

ДНК с низким уровнем копирования

Низкокопийная ДНК может оказаться полезной для эволюционных исследований развития и филогенетических исследований. [11] Ее можно добыть из высококопийных фракций несколькими способами, такими как разработка праймеров из баз данных, содержащих консервативные ортологичные гены , однокопийные консервативные ортологичные гены и гены с общими копиями. [11] Другой метод заключается в поиске новых зондов, нацеленных на низкокопийные гены, с использованием транскриптомики через Hyb-Seq. [11] В то время как ядерные геномы, собранные с помощью геномных скимов, чрезвычайно фрагментированы, некоторые низкокопийные однокопийные ядерные гены могут быть успешно собраны. [12]

Низкое количество деградированной ДНК

Предыдущие методы попытки восстановить деградированную ДНК основывались на секвенировании по Сэнгеру и полагались на большие неповрежденные шаблоны ДНК и были подвержены влиянию загрязнения и метода консервации. С другой стороны, геномный скимминг может быть использован для извлечения генетической информации из сохраненных видов в гербариях и музеях, где ДНК часто сильно деградирует, и от нее остается очень мало. [4] [13] Исследования на растениях показывают, что ДНК возрастом до 80 лет и с всего лишь 500 пг деградированной ДНК может быть использована с геномным скиммингом для выведения геномной информации. [13] В гербариях , даже с низким выходом и низкокачественной ДНК, одно исследование все еще могло производить «высококачественные полные последовательности хлоропластной и рибосомной ДНК» в больших масштабах для последующих анализов. [14]

В полевых исследованиях беспозвоночные хранятся в этаноле, который обычно выбрасывается во время исследований на основе ДНК. [15] Было показано, что геномный скимминг позволяет обнаружить низкое количество ДНК из этой фракции этанола и предоставить информацию о биомассе образцов во фракции, микробиоте внешних слоев тканей и содержимом кишечника (например, добыче), высвобождаемом рвотным рефлексом. [15] Таким образом, геномный скимминг может предоставить дополнительный метод понимания экологии с помощью низкокопийной ДНК. [15]

Рабочий процесс

Извлечение ДНК

Протоколы извлечения ДНК будут различаться в зависимости от источника образца (т.е. растения, животные и т.д.). Следующие протоколы извлечения ДНК использовались при геномном скимминге:

Подготовка библиотеки

Протоколы подготовки библиотеки будут зависеть от множества факторов: организма, типа ткани и т. д. В случае консервированных образцов могут потребоваться определенные изменения протоколов подготовки библиотеки. [1] Следующие протоколы подготовки библиотеки использовались при геномном скимминге:

Секвенирование

Секвенирование с короткими или длинными прочтениями будет зависеть от целевого генома или генов. Микросателлиты в ядерных повторах требуют более длинных прочтений. [23] Следующие платформы секвенирования использовались при геномном скимминге:

Платформа Illumina MiSeq была выбрана некоторыми исследователями из-за ее большой длины считывания для коротких считываний. [6]

Сборка

После геномного скимминга высококопийная органеллярная ДНК может быть собрана с помощью справочного руководства или собрана de novo . Высококопийные ядерные повторы могут быть сгруппированы de novo . [1] Выбор ассемблеров будет зависеть от целевого генома и от того, используются ли короткие или длинные риды. Для сборки геномов из геномных скиммов использовались следующие инструменты:

Другой

Аннотация

Аннотация используется для идентификации генов в геномных сборках. Выбор инструмента аннотации будет зависеть от целевого генома и целевых характеристик этого генома. Следующие инструменты аннотации использовались при геномном скимминге для аннотации органелларных геномов:

Другой

Филогенетическая реконструкция

Собранные последовательности глобально выравниваются , а затем филогенетические деревья выводятся с использованием программного обеспечения для филогенетической реконструкции. Программное обеспечение, выбранное для реконструкции филогении, будет зависеть от того, подходит ли метод максимального правдоподобия (ML) , максимальной экономии (MP) или байесовского вывода (BI) . Следующие программы филогенетической реконструкции использовались при геномном скимминге:

Инструменты и трубопроводы

Разработаны различные протоколы, конвейеры и биоинформационные инструменты, помогающие автоматизировать последующие процессы анализа генома.

Hyb-Seq

Hyb-Seq — это новый протокол для захвата низкокопийных ядерных генов, который сочетает целевое обогащение и геномный скимминг. [29] Целевое обогащение низкокопийных локусов достигается с помощью разработанных зондов обогащения для определенных однокопийных экзонов, но требует ядерного проекта генома и транскриптома целевого организма. Затем библиотеки, обогащенные целевыми генами, секвенируются, а полученные считывания обрабатываются, собираются и идентифицируются. Используя нецелевые считывания, также можно собирать цистроны рДНК и полные пластомы. Благодаря этому процессу Hyb-Seq может производить наборы данных в масштабе генома для филогеномики .

GetOrganelle

GetOrganelle — это набор инструментов, который собирает геномы органелл, используя чтения геномного скимминга. [30] Чтения, связанные с органеллами, набираются с использованием модифицированного подхода «приманки и итеративного картирования». Чтения, выравнивающиеся с целевым геномом с помощью Bowtie2, [31] называются «затравочными чтениями». Затравочные чтения используются в качестве «приманок» для набора большего количества чтений, связанных с органеллами, с помощью нескольких итераций расширения. Алгоритм расширения чтения использует подход хеширования , при котором чтения разрезаются на подстроки определенной длины, называемые «словами». На каждой итерации расширения эти «слова» добавляются в хеш-таблицу , называемую «пулом приманок», которая динамически увеличивается в размере с каждой итерацией. Из-за низкого покрытия секвенирования геномных скиммов нецелевые чтения, даже те, которые имеют высокое сходство последовательностей с целевыми чтениями, в основном не набираются. Используя окончательно собранные органелларные считывания, GetOrganelle проводит сборку de novo с использованием SPAdes . [32] Граф сборки фильтруется и распутывается, создавая все возможные пути графа и, следовательно, все конфигурации кольцевых органелларных геномов.

Скмер

Skmer — это инструмент без сборки и выравнивания для вычисления геномных расстояний между запрашиваемым и референтным геномными скиммами. [33] Skmer использует двухэтапный подход для вычисления этих расстояний. Сначала он генерирует частотное профилирование k-меров с помощью инструмента под названием JellyFish [34], а затем эти k-меры преобразуются в хэши. [33] Случайное подмножество этих хэшей выбирается для формирования так называемого «скетча». [33] На втором этапе Skmer использует Mash [35] для оценки индекса Жаккара двух из этих скетчей. [33] Комбинация этих двух этапов используется для оценки эволюционного расстояния. [33]

Гениальный

Geneious — это интегративная программная платформа, которая позволяет пользователям выполнять различные этапы биоинформатического анализа, такие как сборка , выравнивание и филогенетика, путем включения других инструментов в платформу на основе графического пользовательского интерфейса. [18] [28]

ФилоХерб

PhyloHerb — это биоинформационный конвейер, написанный на Python . Он использует встроенную базу данных или указанную пользователем ссылку для извлечения ортологичных последовательностей из пластидных , митохондриальных и ядерных рибосомных регионов с использованием поиска BLAST. [36]

В силикоГеномный скимминг

Хотя геномный скимминг обычно выбирается как экономически эффективный метод секвенирования органеллярных геномов, геномный скимминг может быть выполнен in silico, если уже получены (глубокие) данные секвенирования всего генома. Было показано, что геномный скимминг упрощает сборку органеллярного генома путем подвыборки прочтений ядерного генома с помощью геномного скимминга in silico . [37] [38] Поскольку органеллярные геномы будут иметь высокую копийность в клетке, геномный скимминг in silico по существу отфильтровывает ядерные последовательности, оставляя более высокое соотношение органеллярных и ядерных последовательностей для сборки, что снижает сложность парадигмы сборки. Геномный скимминг in silico был впервые выполнен в качестве доказательства концепции, оптимизируя параметры для типа прочтения, длины прочтения и покрытия секвенирования. [1]

Другие приложения

Помимо текущих применений, перечисленных выше, геномный скимминг также применялся для других задач, таких как количественная оценка смесей пыльцы, [19] мониторинг и сохранение определенных популяций. [39] Геномный скимминг также может использоваться для вызова вариантов, чтобы исследовать полиморфизмы отдельных нуклеотидов у видов. [22]

Преимущества

Геномный скимминг — это экономически эффективный, быстрый и надежный метод создания больших неглубоких наборов данных, [5] поскольку за один запуск генерируется несколько наборов данных (пластидных, митохондриальных, ядерных). [3] Он очень прост в реализации, требует меньше лабораторной работы и оптимизации и не требует априорных знаний об организме или размере его генома. [3] Это обеспечивает малорискованный путь для биологических исследований и генерации гипотез без огромных затрат ресурсов. [6]

Геномный скимминг является особенно выгодным подходом в случаях, когда геномная ДНК может быть старой и деградированной из-за химической обработки, например, образцы из гербариев и музейных коллекций, [4] в значительной степени неиспользованный геномный ресурс. Геномный скимминг позволяет проводить молекулярную характеристику редких или вымерших видов. [5] Процессы консервации в этаноле часто повреждают геномную ДНК, что препятствует успеху стандартных протоколов ПЦР [3] и других подходов, основанных на ампликонах. [5] Это дает возможность секвенировать образцы с очень низкими концентрациями ДНК, без необходимости обогащения ДНК или амплификации. Было показано, что подготовка библиотеки для специфического геномного скимминга работает с всего лишь 37 нг ДНК (0,2 нг/мкл), что в 135 раз меньше, чем рекомендовано Illumina. [1]

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

Геномный скимминг не зависит от каких-либо конкретных праймеров и не подвержен перестройкам генов. [4]

Ограничения

Геномный скимминг царапает поверхность генома, поэтому его будет недостаточно для биологических вопросов, требующих предсказания генов и аннотации. [6] Эти последующие шаги необходимы для глубокого и более содержательного анализа.

Хотя пластидные геномные последовательности широко представлены в геномных срезах, присутствие митохондриальных и ядерных псевдогенов пластидного происхождения может потенциально создавать проблемы для сборки пластома. [1]

Сочетание глубины секвенирования и типа считывания, а также геномной цели (пластом, митогеном и т. д.) будет влиять на успешность одноконцевых и парноконцевых сборок, поэтому эти параметры необходимо выбирать тщательно. [1]

Масштабируемость

Как лабораторная, так и биоинформатическая части геномного скимминга имеют определенные проблемы с масштабируемостью. Хотя стоимость секвенирования при геномном скимминге была доступной и составляла $80 за 1 Гб в 2016 году, подготовка библиотеки для секвенирования по-прежнему очень дорогая, не менее ~$200 за образец (по состоянию на 2016 год). Кроме того, большинство протоколов подготовки библиотеки 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, полученных в результате геномного скимминга. Необходимо реализовать автоматизацию следующих процессов: [40]

  1. Сборка стандартных штрихкодов
  2. Сборка органеллярной ДНК (а также ядерных рибосомных тандемных повторов)
  3. Аннотация различных собранных фрагментов
  4. Удаление потенциальных загрязняющих последовательностей
  5. Оценка покрытия секвенированием для однокопийных генов
  6. Извлечение прочтений, соответствующих однокопийным генам
  7. Идентификация неизвестного образца с помощью секвенирования методом дробовика или любого фрагмента ДНК
  8. Идентификация различных организмов с помощью секвенирования ДНК окружающей среды методом дробовика (метагеномика)

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

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ abcdefghijklmno Straub, Shannon CK; Parks, Matthew; Weitemier, Kevin; Fishbein, Mark; Cronn, Richard C.; Liston, Aaron (февраль 2012 г.). «Навигация по верхушке геномного айсберга: секвенирование следующего поколения для систематики растений». American Journal of Botany . 99 (2): 349–364. doi :10.3732/ajb.1100335. PMID  22174336.
  2. ^ abc Додсворт, Стивен (сентябрь 2015 г.). «Геномный скимминг для анализа биоразнообразия следующего поколения». Trends in Plant Science . 20 (9): 525–527. doi :10.1016/j.tplants.2015.06.012. PMID  26205170.
  3. ^ abcdefg Додсворт, Стивен Эндрю, автор. Геномный скимминг для филогеномики . OCLC  1108700470. {{cite book}}: |last=имеет общее название ( помощь )CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  4. ^ abcdefghijklmnop Тревизан, Бруна; Алькантара, Дэниел MC; Мачадо, Денис Якоб; Маркес, Фернандо PL; Лар, Дэниел JG (2019-09-13). «Геномный скимминг — это недорогая и надежная стратегия сборки полных митохондриальных геномов из образцов, сохраненных этанолом, в исследованиях биоразнообразия». PeerJ . 7 : e7543. doi : 10.7717/peerj.7543 . ISSN  2167-8359. PMC 6746217 . PMID  31565556. 
  5. ^ abcdefghijkl Мале, Пьер-Жан Г.; Бардон, Леа; Беснар, Гийом; Куассак, Эрик; Дельсюк, Фредерик; Энгель, Жюльен; Люлье, Эмелин; Скотти-Сентань, Кэролайн; Тинаут, Александра; Шав, Жером (апрель 2014 г.). «Обезжиривание генома с помощью дробовика помогает определить филогению семейства пантропических деревьев». Ресурсы молекулярной экологии . 14 (5): 966–75. дои : 10.1111/1755-0998.12246. PMID  24606032. S2CID  26777683.
  6. ^ abcdefghi Денвер, Ди Р.; Браун, Аманда М.В.; Хоу, Дана К.; Питц, Эми Б.; Засада, Инга А. (2016-08-04). Раунд, Джун Л. (ред.). «Genome Skimming: A Rapid Approach to Gaining Diverse Biological Insights into Multicellular Pathogens». Патогены PLOS . 12 (8): e1005713. doi : 10.1371/journal.ppat.1005713 . ISSN  1553-7374. PMC 4973915. PMID 27490201  . 
  7. ^ abcdefghijk Линь, Гэн-Мин; Лай, Ю-Хэн; Одира, Гилберт; Сяо, Чунг-Дер (ноябрь 2017 г.). «Простой метод декодирования полных 18-5.8-28S рРНК повторяющихся единиц зеленых водорослей с помощью геномного скимминга». Международный журнал молекулярных наук . 18 (11): 2341. doi : 10.3390/ijms18112341 . PMC 5713310. PMID  29113146. 
  8. ^ abcdefg Лю, Лусянь; Ван, Ювэнь; Хэ, Пэйцзы; Ли, Пань; Ли, Джунгку; Солтис, Дуглас Э.; Фу, Чэнсинь (2018-04-04). "Анализ генома хлоропласта и разработка геномных ресурсов для эпилитических сестринских родов Oresitrophe и Mukdenia (Saxifragaceae) с использованием данных геномного скимминга". BMC Genomics . 19 (1): 235. doi : 10.1186/s12864-018-4633-x . ISSN  1471-2164. PMC 5885378 . PMID  29618324. 
  9. ^ abcdefghijklm Хинсингер, Дэмиен Даниэль; Страйк, Йори Сергей (2019-01-10). «Пластом Quercus xanthoclada и сравнение геномного разнообразия среди выбранных видов Quercus с использованием геномного скимминга». PhytoKeys (132): 75–89. doi : 10.3897/phytokeys.132.36365 . ISSN  1314-2003. PMC 6783484 . PMID  31607787. 
  10. ^ abcdefghi Johri, Shaili; Solanki, Jitesh; Cantu, Vito Adrian; Fellows, Sam R.; Edwards, Robert A.; Moreno, Isabel; Vyas, Asit; Dinsdale, Elizabeth A. (декабрь 2019 г.). «Геномный анализ с помощью ручного секвенатора MinION выявляет виды акул, включенные в список CITES, на экспортном рынке Индии». Scientific Reports . 9 (1): 4476. Bibcode :2019NatSR...9.4476J. doi :10.1038/s41598-019-40940-9. ISSN  2045-2322. PMC 6418218 . PMID  30872700. 
  11. ^ abc Бергер, Брент А.; Хан, Цзяхонг; Сесса, Эмили Б.; Гарднер, Эндрю Г.; Шеперд, Келли А.; Ричильяно, Винсент А.; Джабайли, Рэйчел С.; Ховарт, Дианелла Г. (2017). «Неожиданная глубина данных геномного анализа: исследование генов симметрии цветков семейства Goodeniaceae1». Приложения в науках о растениях . 5 (10): 1700042. doi :10.3732/apps.1700042. ISSN  2168-0450. PMC 5664964. PMID 29109919  . 
  12. ^ Бергер, Брент А.; Хан, Цзяхонг; Сесса, Эмили Б.; Гарднер, Эндрю Г.; Шеперд, Келли А.; Ричильяно, Винсент А.; Джабайли, Рэйчел С.; Ховарт, Дианелла Г. (октябрь 2017 г.). «Неожиданные глубины данных геномного скимминга: исследование генов симметрии цветков семейства Гудениевых». Приложения в науках о растениях . 5 (10): 1700042. doi :10.3732/apps.1700042. ISSN  2168-0450. PMC 5664964. PMID  29109919 . 
  13. ^ abcdefgh Цзэн, Чунь-Ся; Холлингсворт, Питер М.; Ян, Цзин; Хэ, Чжэн-Шань; Чжан, Чжи-Жонг; Ли, Дэ-Чжу; Ян, Цзюнь-Бо (2018-06-05). "Геномное скиммингование гербарных образцов для ДНК-штрихкодирования и филогеномики". Plant Methods . 14 (1): 43. doi : 10.1186/s13007-018-0300-0 . ISSN  1746-4811. PMC 5987614. PMID 29928291  . 
  14. ^ abcdefghijk Невилл, Пол Г.; Чжун, Сяо; Тонти-Филиппини, Джулиан; Бирн, Маргарет; Хислоп, Майкл; Тиле, Кевин; ван Леувен, Стивен; Бойкин, Лора М.; Смолл, Ян (2020-01-04). "Крупномасштабное геномное скиммингование из гербарного материала для точной идентификации растений и филогеномики". Plant Methods . 16 (1): 1. doi : 10.1186/s13007-019-0534-5 . ISSN  1746-4811. PMC 6942304. PMID 31911810  . 
  15. ^ abcdefghijk Linard, B.; Arribas, P.; Andújar, C.; Crampton‐Platt, A.; Vogler, AP (2016). «Уроки геномного скимминга этанола, сохраняющего членистоногих» (PDF) . Ресурсы молекулярной экологии . 16 (6): 1365–1377. doi :10.1111/1755-0998.12539. hdl : 10044/1/49937 . ISSN  1755-0998. PMID  27235167. S2CID  22534026.
  16. ^ abcdefghi Лю, Ши-Хуэй; Эдвардс, Кристин Э.; Хох, Питер К.; Равен, Питер Х.; Барбер, Джанет К. (май 2018 г.). «Геномный скимминг дает новое представление о взаимоотношениях в секции Ludwigia Macrocarpon, полиплоидном комплексе». Американский журнал ботаники . 105 (5): 875–887. doi : 10.1002/ajb2.1086 . PMID  29791715.
  17. ^ abcdefgh Наухаймер, Ларс; Куи, Луджин; Кларк, Чарльз; Крейн, Даррен М.; Бурк, Грег; Наргар, Катарина (2019). «Геномный скимминг обеспечивает хорошо решенные пластидные и ядерные филогении, показывая закономерности глубокой сетчатой ​​эволюции в тропическом плотоядном растении рода Nepenthes (Caryophyllales)». Australian Systematic Botany . 32 (3): 243–254. doi :10.1071/SB18057. ISSN  1030-1887. S2CID  196680739.
  18. ^ abcdefghi Ripma, Lee A.; Simpson, Michael G.; Hasenstab-Lehman, Kristen (декабрь 2014 г.). "Geneious! Simplified Genome Skimming Methods for Phylogenetic Systematic Studies: A Case Study in Oreocarya (Boraginaceae)". Applications in Plant Sciences . 2 (12): 1400062. doi :10.3732/apps.1400062. ISSN  2168-0450. PMC 4259456 . PMID  25506521. 
  19. ^ abcdefgh Ланг, Дандан; Тан, Минь; Ху, Цзяхуэй; Чжоу, Синь (ноябрь 2019 г.). «Геномный скимминг обеспечивает точную количественную оценку смесей пыльцы». Molecular Ecology Resources . 19 (6): 1433–1446. doi :10.1111/1755-0998.13061. ISSN  1755-098X. PMC 6900181. PMID 31325909  . 
  20. ^ abcd Стоутон, Томас Р.; Крибель, Рикардо; Джоллес, Диана Д.; О'Куинн, Робин Л. (март 2018 г.). «Открытие линии следующего поколения: исследование клубневой Claytonia L.». Американский журнал ботаники . 105 (3): 536–548. doi : 10.1002/ajb2.1061 . PMID  29672830.
  21. ^ abcdef Dodsworth, Steven; Guignard, Maïté S.; Christenhusz, Maarten JM; Cowan, Robyn S.; Knapp, Sandra; Maurin, Olivier; Struebig, Monika; Leitch, Andrew R.; Chase, Mark W.; Forest, Félix (29.10.2018). "Потенциал гербариомики для изучения повторяющейся ДНК у покрытосеменных растений". Frontiers in Ecology and Evolution . 6 : 174. doi : 10.3389/fevo.2018.00174 . hdl : 10547/623134 . ISSN  2296-701X.
  22. ^ abcd Джексон, Дэвид; Эмсли, Стивен Д.; ван Туйнен, Марсель (2012). «Геномный скимминг выявляет полиморфизм в популяциях и видах крачек». BMC Research Notes . 5 (1): 94. doi : 10.1186/1756-0500-5-94 . ISSN  1756-0500. PMC 3292991. PMID  22333071 . 
  23. ^ abc Ся, Юнь; Ло, Вэй; Юань, Сыци; Чжэн, Юйчи; Цзэн, Сяомао (декабрь 2018 г.). «Развитие микросателлитов с помощью геномного скимминга и транскриптомного секвенирования: сравнение стратегий и уроков, полученных на примере видов лягушек». BMC Genomics . 19 (1): 886. doi : 10.1186/s12864-018-5329-y . ISSN  1471-2164. PMC 6286531 . PMID  30526480. 
  24. ^ abcdefg Фонсека, Луис Энрике М.; Ломанн, Люсия Г. (январь 2020 г.). «Изучение потенциала данных ядерного и митохондриального секвенирования, полученных с помощью геномного скимминга для филогенетики растений: исследование случая из клады неотропических лиан». Журнал систематики и эволюции . 58 (1): 18–32. doi : 10.1111/jse.12533 . ISSN  1674-4918.
  25. ^ abcd Бок, Дэн Г.; Кейн, Нолан К.; Эберт, Дэниел П.; Ризеберг, Лорен Х. (февраль 2014 г.). «Геномный анализ раскрывает происхождение вида клубневой культуры Иерусалимского топинамбура: ни от Иерусалима, ни от артишока». New Phytologist . 201 (3): 1021–1030. doi : 10.1111/nph.12560 . PMID  24245977.
  26. ^ abcdef Рихтер, Сэнди; Шварц, Франсин; Геринг, Ларс; Бёггеманн, Маркус; Блейдорн, Кристоф (декабрь 2015 г.). «Полезность геномного скимминга для филогеномного анализа, продемонстрированная для взаимоотношений глицеридов (Annelida, Glyceridae)». Genome Biology and Evolution . 7 (12): 3443–3462. doi :10.1093/gbe/evv224. ISSN  1759-6653. PMC 4700955. PMID 26590213  . 
  27. ^ abcdefg Гранджин, Фредерик; Тан, Мун Хуа; Ган, Хан Мин; Ли, Инь Пэн; Кавай, Тадаши; Дистефано, Роберт Дж.; Блаха, Мартин; Роулз, Анджела Дж.; Остин, Кристофер М. (ноябрь 2017 г.). «Быстрое восстановление ядерных и митохондриальных генов путем геномного скимминга у пресноводных раков Северного полушария». Zoologica Scripta . 46 (6): 718–728. doi :10.1111/zsc.12247. hdl : 11343/292783 . S2CID  90266891.
  28. ^ ab "Geneious – OSTR" . Получено 28.02.2020 .
  29. ^ Weitemier, Kevin; Straub, Shannon CK; Cronn, Richard C.; Fishbein, Mark; Schmickl, Roswitha; McDonnell, Angela; Liston, Aaron (сентябрь 2014 г.). "Hyb-Seq: объединение целевого обогащения и геномного скимминга для филогеномики растений". Applications in Plant Sciences . 2 (9): 1400042. doi :10.3732/apps.1400042. ISSN  2168-0450. PMC 4162667 . PMID  25225629. 
  30. ^ Джин, Цзянь-Цзюнь; Ю, Вэнь-Бин; Ян, Джун-Бо; Сун, Ю; де Памфилис, Клод В.; И, Тин-Шуан; Ли, Дэ-Чжу (09 марта 2018 г.). «GetOrganelle: быстрый и универсальный набор инструментов для точной сборки геномов органелл de novo». дои : 10.1101/256479 . {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  31. ^ Лэнгмид, Бен; Зальцберг, Стивен Л. (март 2012 г.). «Быстрое выравнивание с зазорами и считыванием с помощью Bowtie 2». Nature Methods . 9 (4): 357–359. doi :10.1038/nmeth.1923. ISSN  1548-7091. PMC 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, Сон; Пржибельский, Андрей Д.; Пышкин, Алексей В. (май 2012 г.). "SPAdes: новый алгоритм сборки генома и его применение в секвенировании отдельных клеток". Журнал вычислительной биологии . 19 (5): 455–477. doi :10.1089/cmb.2012.0021. ISSN  1066-5277. PMC 3342519. PMID 22506599  . 
  33. ^ abcde Sarmashghi, Shahab; Bohmann, Kristine; P. Gilbert, M. Thomas; Bafna, Vineet; Mirarab, Siavash (декабрь 2019 г.). "Skmer: идентификация образцов без сборки и выравнивания с использованием геномных скимов". Genome Biology . 20 (1): 34. doi : 10.1186/s13059-019-1632-4 . ISSN  1474-760X. PMC 6374904 . PMID  30760303. 
  34. ^ Marçais, Guillaume; Kingsford, Carl (2011-03-15). "Быстрый, неблокируемый подход к эффективному параллельному подсчету случаев появления k-меров". Bioinformatics . 27 (6): 764–770. doi :10.1093/bioinformatics/btr011. ISSN  1460-2059. PMC 3051319 . PMID  21217122. 
  35. ^ Ондов, Брайан Д.; Треанген, Тодд Дж.; Мелстед, Полл; Маллони, Адам Б.; Бергман, Николас Х.; Корен, Сергей; Филлиппи, Адам М. (декабрь 2016 г.). "Mash: быстрая оценка расстояний генома и метагенома с использованием MinHash". Genome Biology . 17 (1): 132. doi : 10.1186/s13059-016-0997-x . ISSN  1474-760X. PMC 4915045 . PMID  27323842. 
  36. ^ Cai, L., Zhang, H., Davis, CC (2022). "PhyloHerb: высокопроизводительный филогеномный конвейер для обработки данных геномного скимминга". Applications in Plant Sciences . doi :10.1002/aps3.11475. PMC 9215275 . 
  37. ^ Лин, Диана; Кумб, Лорен; Джекман, Шон Д.; Гагалова, Кристина К.; Уоррен, Рене Л.; Хаммонд, С. Остин; Кирк, Хизер; Пандох, Паван; Чжао, Йонгджун; Мур, Ричард А.; Мунгалл, Эндрю Дж. (2019-06-06). Рокас, Антонис (ред.). "Полная последовательность генома хлоропластов белой ели (Picea glauca, Genotype WS77111) из Восточной Канады". Объявления о ресурсах по микробиологии . 8 (23): e00381–19, /mra/8/23/MRA.00381–19.atom. doi :10.1128/MRA.00381-19. ISSN  2576-098X. PMC 6554609. PMID  31171622 . 
  38. ^ Лин, Диана; Кумб, Лорен; Джекман, Шон Д.; Гагалова, Кристина К.; Уоррен, Рене Л.; Хаммонд, С. Остин; Макдональд, Хелен; Кирк, Хизер; Пандох, Паван; Чжао, Йонгджун; Мур, Ричард А. (13.06.2019). Стаджич, Джейсон Э. (ред.). «Полная последовательность генома хлоропластов ели Энгельмана (Picea engelmannii, генотип Se404-851) из Западной Канады». Объявления о ресурсах по микробиологии . 8 (24): e00382–19, /mra/8/24/MRA.00382–19.atom. doi :10.1128/MRA.00382-19. ISSN  2576-098X. PMC 6588038. PMID  31196920 . 
  39. ^ Джохри, Шаили; Доан, Майкл; Аллен, Лорен; Динсдейл, Элизабет (2019-03-29). «Использование геномной революции для мониторинга и сохранения популяций хрящевых рыб». Разнообразие . 11 (4): 49. doi : 10.3390/d11040049 . ISSN  1424-2818.
  40. ^ Куассак, Эрик; Холлингсворт, Питер М.; Лавернь, Себастьен; Таберле, Пьер (апрель 2016 г.). «От штрихкодов к геномам: расширение концепции ДНК-штрихкодирования». Молекулярная экология . 25 (7): 1423–1428. doi : 10.1111/mec.13549 . PMID  26821259.