【文献学习】 Phylogenomics from low

文献学习】 Phylogenomics from low"/>

【文献学习】 Phylogenomics from low

文献

《Phylogenomics from low-coverage whole-genome sequencing》

文章简介

本文介绍了一种基于全基因组测序数据 ( whole-genome sequencing ，WGS ) 的系统发育推断的工作流程，该流程利用一系列计算高效的生物信息工具，通过低覆盖基因组数据 (low-coverage genome data) 进行快速的从头组装基因组 (de novo genome assembling) ，从中提取进行系统发育推断所需要的基本标记物 (BUSCO/UCEs) ，进而推断系统发生关系。流程分为数据收集、基因组组装、loci (BUSCO/UCEs) 提取、系统发育推断四个基本步骤。

在文章中，作者通过两个实证数据集对该流程进行了评估（dataset  A：来自 Hexapoda，六足亚门 ；dataset B：来自Phthiraptera，虱毛目）。其中对 dataset A  分别提取了 BUSCO (Benchmarking Unibersal Single-Copy Orthologs)  和 UCE (Ultraconserved element) 作为系统发育标记物进行系统发育推断，对 dataset B只提取了BUSCO，得到的结果与实证数据的拓扑结构一致。接下来作者利用不同测序深度的数据进行了评估，结果表明该流程对低覆盖度（10x-20x ) 的数据适用，只是不同覆盖度下，拓扑结构的支持度有所不同。

该流程的优点在于其基于 WGS ，具有该方法的基本优点（对原始数据质量要求不高、对 loci 类型要求不高等），同时，由于该流程原始数据是低覆盖基因组数据，数据量较小，同时结合了一系列计算高效的生物信息工具，所以弥补了WGS 方法耗时耗资源 的缺点。

作者也提出了该流程存在的不足：1. 低覆盖数据会影响目标位点的提取，进而影响系统发育的准确性。 2. 该文章所用的实证数据皆来自昆虫的基因组，不完全具备代表性。

名词总结

WGS , whole-genome sequencing

BUSCO , Benchmarking Unibersal Single-Copy Orthologs

UCE ,  Ultraconserved element

资源链接