Informácie

5.6: Záver a zdroje - Biológia

5.6: Záver a zdroje - Biológia



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Záver

čo ste sa naučili?

Zamyslite sa nad tým, čo ste dnes pozorovali vo svojom mikroskope a poskytnutých obrázkoch, spolu s tým, čo viete o životných cykloch organizmov. Porovnajte to, čo ste pozorovali o ich štruktúre, veľkosti, životných štádiách atď., s tým, čo viete o ich schopnosti spôsobiť ochorenie alebo o tom, čo si myslíte, že by im mohlo pomôcť prežiť a o ich potenciáli spôsobiť ochorenie.

Zdroje

Protisty: www.microbeworld.org/types-of-microbes/protista

malária: https://www.cdc.gov/malaria/about/index.html

CDC obrazy parazitov: http://www.cdc.gov/dpdx/az.html


Biológia a liečba oligometastatickej rakoviny

Klinické správy o obmedzených a liečiteľných metastázach rakoviny, chorobnom stave, ktorý existuje v prechodnej zóne medzi lokalizovaným a rozšíreným systémovým ochorením, boli príležitostne historicky zaznamenané a teraz sa nazývajú oligometastázy. Dôsledkom diagnózy oligometastázy je zmena liečebnej paradigmy, tj ak je primárne miesto rakoviny (ak je stále prítomné) kontrolované alebo resekované a metastatické miesta sú ablované (chirurgicky alebo ožarovaním), predĺžený interval bez ochorenia a možno aj vyliečenie. Súčasná molekulárna diagnostika sa približuje k možnosti určiť, kde sa v rámci kontinua malignity nachádza jednotlivé metastatické ložisko. Predklinické modely sú na počiatku vytvárania základov pre pochopenie oligometastatického stavu. Medzitým sú na klinike pacienti čoraz častejšie označovaní ako pacienti s oligometastatickým ochorením a liečení vďaka zlepšenému diagnostickému zobrazovaniu, novým možnostiam liečby s potenciálom poskytnúť buď priamu alebo premosťujúcu terapiu a postupne širokým definíciám oligometastázy.


Príklady kladogramu

Primátov

Vo vyššie uvedenom kladograme primátov sú rôzne porovnávané skupiny primátov uvedené hore. Rôzne uzly na diagrame predstavujú rôznych spoločných predkov medzi skupinami. Opice, skupina obsahujúca ľudí a všetci spoloční predkovia (uzly) až po najnižšiu opicu, sa považujú za klad alebo skupinu organizmov s podobnými znakmi vďaka spoločnému pôvodu. Klad mohol byť rozšírený tak, aby zahŕňal všetko okrem Lemurov, Lorises a najnižšieho uzla. Ak by to tak bolo, línia vedúca k lemurom by sa považovala za outgroup, zatiaľ čo zvyšok primátov by sa považoval za v skupine. Tieto výrazy sa jednoducho používajú na opis rôznych skupín, keď o nich diskutujeme vo vedeckom písaní.

Veľryby a príbuzné zvieratá

Pri pohľade na horné pole Cetaceamorpha, táto vetva predstavuje Veľryby (veľryby a delfíny) a ich príbuzných predkov. Až do objavenia rôznych fosílií, ktoré premosťujú priepasť medzi hrochmi a veľrybami, bola fylogenéza tohto stromu otázna. Tieto fosílie však začali uzatvárať priepasť medzi hrochmi a veľrybami a vytvorili sériu malých krokov. V hornej časti diagramu počet evolučných zmien skáče z 1 alebo 2 na 9 alebo 10 v každom kroku. To predstavuje evolučnú medzeru, ktorá stále nie je pochopená. Formy predkov veľrýb a delfínov prezentované na tomto kladograme by boli plytkými živočíchmi, ako je vidieť z ich funkčných končatín. Ako sa predkovia veľrýb presúvali ďalej do mora, je stále menej pravdepodobné, že sa nájdu ich fosílne pozostatky.

Pri vytváraní tohto kladogramu sa brali do úvahy mnohé charakteristiky. Napríklad outgroup Ferae je jediná skupina, ktorá nemá nejaké kopytá alebo veľké prsty. Okrem toho majú Ferae špecializované mäsožravé zuby. Ostatné skupiny sa rozlišujú na rôznych odvodených znakoch, ako sú hrby na ťavách, prítomnosť bachora v Ruminantiaphorpha a iné. Veľryby sú obzvlášť ťažkou skupinou, o ktorej sa dá predpokladať, kvôli nedostatku fosílnych dôkazov a obrovskému fyziologickému rozdielu medzi veľrybami a ich najbližšími príbuznými. Bez končatín je napríklad nemožné vedieť, že veľryby sú príbuzné zvieratám s končatinami, pokiaľ sa v tomto smere nenájde nejaký dôkaz. Našťastie pre systematiku, nové metódy analýzy DNA umožňujú vedcom porovnávať DNA priamo, čo vedie k lepšiemu pochopeniu toho, ako spolu organizmy súvisia a ako dochádza k zmenám medzi populáciami.

Interpretácia kladogramov

Na nasledujúcich kladogramoch sa zdá, že sú prezentované dve rôzne fylogenézy. Na kladograme vpravo sa zdá, že A je užšie príbuzné s C ako na kladograme vľavo. Toto je jednoducho trik prezentácie, ale nepredstavuje žiadny význam z hľadiska príbuznosti. Tieto dva kladogramy v skutočnosti predstavujú jednu fylogenézu.

Pri vytváraní alebo čítaní kladogramu je dôležité pamätať na to, že jedinými dôležitými znakmi kladogramu sú čiary a uzly. V týchto dvoch kladogramoch sú dĺžky čiar približne rovnaké a čo je dôležitejšie, uzly sú na rovnakých miestach. V oboch diagramoch A a B zdieľajú uzol, ktorý je ďalej od začiatku čiary v diagrame. To nám hovorí, že A a B sú užšie príbuzné ako C s niektorou zo skupín. Na poradí A a B, ako aj na orientácii čiar nezáleží. Kladogram možno kresliť zľava doprava, sprava doľava, zhora nadol alebo zdola nahor. Niektoré veľké kladogramy sú dokonca vytvorené v kruhu, aby zahŕňali všetky skupiny, ktoré reprezentujú. Na niektorých kladogramoch je znázornený evolučný čas v miliónoch rokov, aby sa dosiahol približný údaj z dĺžok čiar.


Anotácia stavu pohlavia v omických zdrojoch

Zdroje Omics zostavujú výsledky tisícov štúdií, aby zhrnuli biologické vzťahy. Zatiaľ čo niektorí výskumníci pravidelne považujú pohlavie za biologickú premennú, NIH zistila, že základný a predklinický výskum naďalej trpí nadmerným zastúpením mužov 9 . To zase vedie k zaujatosti v primárnych dátových archívoch (napríklad GEO (Gene Expression Omnibus) 12 ), pokiaľ zdroj nevyžaduje pri odoslaní anotáciu pohlavia (napríklad TCGA (The Cancer Genome Atlas) 13 , GTEx (Genotype-Tissue Expression ) 14).

V súčasnosti existuje 702 katalogizovaných zdrojov, ktoré súhrnne dokumentujú všetky známe biologické cesty a molekulárne interakcie v rámci 24 organizmov 15 . Z nich 370 (53 %) uvádza odkazy na primárne publikácie, ktoré pôvodne popisovali dané poznatky. Medzi piatimi najcitovanejšími zdrojmi, z ktorých je vytvorených niekoľko analytických nástrojov tretích strán, všetky poskytujú citácie, ale žiadny nekomentuje pohlavie subjektov, ktoré generovali výsledky (tabuľka 1).

Zatiaľ čo niektoré zdroje s okrajovými záujmami (napríklad DICE 16 (databáza expresie imunitných buniek, lokusy kvantitatívnej vlastnosti expresie (eQTL) a epigenomika)) uznávajú biologickú dôležitosť sexu a začlenili ho do svojich nástrojov na vyhľadávanie, väčšina z nich ešte musí osvojiť si túto prax. Tieto zdroje sa často používajú na funkčné genomické analýzy, takže výskum, ktorý ich využíva – aj keď sa v experimentálnom dizajne berie do úvahy pohlavie – odbúrava mnohé molekulárne mechanizmy, ktorými sa muži a ženy zásadne líšia. Je dôležité si uvedomiť, že používanie týchto databáz ako štandardu na hodnotenie oboch pohlaví môže viesť k zavádzajúcim výsledkom.


Aká je úloha asymptomatických ľudí pri šírení vírusu?

Symptomatickí ľudia nie sú jediným spôsobom, ako sa vírus šíri. Aspoň to vieme 44% všetkých infekcií - a väčšina prenosov získaných v komunite - sa vyskytuje u ľudí bez akýchkoľvek symptómov (asymptomatickí alebo presymptomatickí ľudia). Vírus môžete vylučovať do prostredia až 5 dní, kým sa objavia príznaky.

Infekční ľudia prichádzajú v každom veku a všetci vylučujú rôzne množstvá vírusu. Obrázok nižšie ukazuje, že bez ohľadu na váš vek (os x), môžete mať trochu vírusu alebo veľa vírusu (os y). (ref)

Množstvo vírusu uvoľneného z infikovanej osoby sa v priebehu infekcie mení a líši sa aj od človeka k človeku. Vírusová záťaž vo všeobecnosti narastá až do bodu, kedy sa osoba stane symptomatickou. Takže tesne predtým, ako sa prejavia príznaky, vypúšťate do životného prostredia najviac vírusov. Zaujímavé je, že údaje ukazujú, že len 20 % infikovaných ľudí je zodpovedných za 99 % vírusovej záťaže, ktorá by sa mohla potenciálne uvoľniť do životného prostredia ( ref )

Tak a teraz poďme k jadru veci. Kde sú osobné riziká opätovného otvorenia?

Keď si spomeniete na klastre ohnísk, ktoré sú tie veľké, ktoré vám prídu na myseľ? Väčšina ľudí by povedala, že výletné lode. Ale mýlili by ste sa. Ohniská na lodiach, aj keď sú znepokojené, sa doteraz nedostali medzi 50 najčastejších.

Ak ignorujeme strašné epidémie v domovoch dôchodcov, zistíme, že najväčšie prepuknutia sú vo väzniciach, pri náboženských obradoch a na pracoviskách, ako sú zariadenia na balenie mäsa a call centrá. Akékoľvek uzavreté prostredie so zlou cirkuláciou vzduchu a vysokou hustotou ľudí spôsobuje problémy.

Niektoré z najväčších superšíriacich sa udalostí sú:

Balenie mäsa: V závodoch na spracovanie mäsa musia husto natlačení pracovníci medzi sebou komunikovať uprostred ohlušujúceho bubna priemyselných strojov a prostredia chladiacej miestnosti, kde sa zachováva vírus. V súčasnosti sú epidémie v 115 zariadeniach v 23 štátoch, infikovaných je viac ako 5 000 pracovníkov a 20 mŕtvych. (ref)

Svadby, pohreby, narodeniny: 10 % skorých šíriacich sa udalostí

Obchodné siete: Osobné obchodné siete, ako je konferencia Biogen v Bostone koncom februára.

Keď sa vrátime do práce alebo do reštaurácie, pozrime sa, čo sa môže stať v týchto prostrediach.

Reštaurácie: Niektoré skutočne skvelé epidemiológie topánok a kože jasne preukázali účinok jedného asymptomatického nosiča v prostredí reštaurácie (pozri nižšie). Infikovaná osoba (A1) sedela pri stole a večerala s 9 priateľmi. Večera trvala asi 1 až 1,5 hodiny. Počas tohto jedla asymptomatický nosič vypustil do ovzdušia nízke hladiny vírusu zo svojho dýchania. Prúdenie vzduchu (z rôznych vetracích otvorov z reštaurácie) bolo sprava doľava. Približne 50 % ľudí pri stole s infikovanou osobou ochorelo počas nasledujúcich 7 dní. Nakazilo sa 75 % ľudí na priľahlom vetre. A dokonca 2 zo 7 ľudí na protiveternom stole boli infikovaní (predpokladá sa, že sa to stalo turbulentným prúdením vzduchu). Pri stoloch E alebo F sa nikto nenakazil, boli mimo hlavného prúdenia vzduchu z klimatizácie napravo k odťahovému ventilátoru naľavo v miestnosti. (Ref)

Pracoviská: Ďalším skvelým príkladom je prepuknutie choroby v call centre (pozri nižšie). Jeden nakazený zamestnanec prišiel do práce na 11. poschodí budovy. Toto poschodie malo 216 zamestnancov. V priebehu týždňa sa nakazilo 94 z týchto ľudí (43,5 %: modré stoličky). 92 z týchto 94 ľudí ochorelo (len 2 zostali asymptomatickí). Všimnite si, ako je primárne infikovaná jedna strana kancelárie, zatiaľ čo na druhej strane je nakazených veľmi málo ľudí. Zatiaľ čo presný počet ľudí infikovaných kvapôčkami z dýchacích ciest/expozíciou dýchacích ciest oproti prenosu fomite (kľučky dverí, spoločné chladiče vody, tlačidlá výťahu atď.) nie je známy. Slúži na zdôraznenie toho, že pobyt v uzavretom priestore a zdieľanie toho istého vzduchu dlhší čas zvyšuje vaše šance na vystavenie sa infekcii. Ďalší 3 ľudia na iných poschodiach budovy boli infikovaní, ale autori nedokázali vysledovať infekciu do primárneho klastra na 11. poschodí. Je zaujímavé, že aj keď došlo k značnej interakcii medzi pracovníkmi na rôznych poschodiach budovy vo výťahoch a vo vstupnej hale, ohnisko bolo väčšinou obmedzené na jedno poschodie (ref). To zdôrazňuje dôležitosť expozície a času pri šírení SARS-CoV2.

Zbor: Komunitný zbor v štáte Washington. Aj keď ľudia o víruse vedeli a podnikli kroky na minimalizáciu prenosu napr. oni vyhnúťobvyklé stisky rúk a objatia ahoj, ľudia si priniesli aj vlastnú hudbu, aby sa nezdieľali, a počas cvičenia sa spoločensky dištancovali. Dokonca zašli tak ďaleko, aby pred cvičením povedali členom zboru, že každý, kto má príznaky, by mal zostať doma. Jediný asymptomatický nosič infikoval väčšinu prítomných ľudí. Zbor spieval 2,5 hodiny v uzavretej skúšobnej sále, ktorá mala veľkosť približne volejbalového ihriska.

Spev, do a vo väčšej miere ako rozprávanie, mimoriadne dobre rozprašuje dýchacie kvapky. Hlboké dýchanie pri speve uľahčilo dýchacie kvapky dostať sa hlboko do pľúc. Dve a pol hodiny expozície zabezpečili, že ľudia boli vystavení dostatočnému množstvu vírusu počas dostatočne dlhého časového obdobia na to, aby došlo k infekcii. Počas 4 dní sa u 45 zo 60 členov zboru rozvinuli príznaky, 2 zomreli. Najmladší nakazený mal 31, no v priemere mali 67 rokov. (opravený odkaz)

Halové športy: Aj keď to môže byť jedinečne kanadské, počas curlingového podujatia v Kanade došlo k mimoriadnej udalosti. Ďalším hotspotom prenosu sa stalo curlingové podujatie so 72 účastníkmi. Curling privádza súťažiacich a spoluhráčov do úzkeho kontaktu v chladnom vnútornom prostredí s ťažkým dýchaním na dlhší čas. Na tomto turnaji sa nakazilo 24 zo 72 ľudí. (ref)

Narodeninové oslavy / pohreby: Len aby ste videli, aké jednoduché môžu byť infekčné reťazce, toto je skutočný príbeh z Chicaga. Meno je falošné. Bob bol infikovaný, ale nevedel. Bob zdieľal jedlo so sebou, podávané zo spoločných servírovacích jedál, s 2 členmi rodiny. Večera trvala 3 hodiny. Nasledujúci deň sa Bob zúčastnil pohrebu, objal členov rodiny a ostatných prítomných, aby vyjadril sústrasť. Do 4 dní sú chorí obaja členovia rodiny, ktorí sa delili o jedlo. Tretí člen rodiny, ktorý Boba na pohrebe objal, ochorel. Bob však neskončil. Bob sa zúčastnil narodeninovej oslavy s 9 ďalšími ľuďmi. Na 3-hodinovej párty sa objímali a zdieľali jedlo. Sedem z týchto ľudí ochorelo.

Ale Bobov prenosový reťazec nebol dokončený. Traja z ľudí, ktorých Bob nakazil v deň narodenín, išli do kostola, kde spievali, podávali desiatový tanier atď. Členovia tohto zboru ochoreli. Celkovo bol Bob priamo zodpovedný za infikovanie 16 ľudí vo veku od 5 do 86 rokov. Traja z týchto 16 zomreli.

Predpokladá sa, že šírenie vírusu v domácnosti a späť do komunity prostredníctvom pohrebov, narodenín a cirkevných stretnutí je zodpovedné za širší prenos COVID-19 v Chicagu. (ref)


Cítite sa niekedy zahltení čítaním článkov a ako sa s tým vyrovnávate?

Celý čas. Ak sa článok týka problému, ktorý sa snažím vyriešiť, môžete si byť istý, že v ňom sú kľúčové veci, ktorým nerozumiem. Tento zmätok nie je hrozbou, je to príležitosť. Som ignorant, musím sa stať menej ignorantom. Tento papier mi môže pomôcť.

Zároveň sú niektoré práce napísané strašne a nestoja za námahu. Niekto iný určite napísal o pojmoch jasnejšie, aby som sa mohol sústrediť na pochopenie podstaty a nie na slabú gramatiku.
- Nosek

Obzvlášť ma to preháňa, ak to nie je v mojom podoblasti, ak je to dlhé a ak je to plné technického žargónu. Keď sa to stane, rozdelím to na kúsky a prečítam si to v priebehu niekoľkých dní, ak je to možné. Pri skutočne náročných písomkách tiež pomáha sadnúť si a prepracovať sa s kolegom.
- Shanahan

Áno, veľakrát. To je dôvod, prečo som vyvinul svoje vlastné stratégie čítania prostredníctvom rozhovorov s inými vedcami a pomocou pokusov a omylov. Tiež som frustrovane rozhodila rukami a odhodila urážlivé papiere, aby som ich už nikdy nečítala.
- Boehnke

Áno, a v týchto prípadoch si treba uvedomiť, že niektoré práce sú výsledkom dlhoročnej práce desiatok vedcov. Očakávať, že všetko v ňom strávite a pochopíte za jedno popoludnie je pritiahnuté za vlasy.
- Borniger

Často som sa cítil ohromený! Niektoré časti však nemusia potrebovať také hlboké pochopenie ako iné. Musíte tiež poznať svoje vlastné limity: Sú niektoré časti papiera, ktoré by ste chceli napodobniť, ale nie sú súčasťou vašej odbornosti a mohli by sa stať „prístupnými“ prostredníctvom spolupráce?
- Tubiana

Ak mám pocit, že papier je pre to, čo robím, veľmi dôležitý, nechám ho na chvíľu a niekoľkokrát sa k nemu vrátim. Ale ak je to príliš ohromujúce, musím to nechať bokom, pokiaľ to niekto z kolegov, ktorých som kontaktoval, nedokázal interpretovať.
- McDowell


Predpisy pomáhajú minimalizovať riziko

Ako sa objavujú nové biotechnologické objavy, vlády vytvárajú nariadenia, legislatívu a usmernenia na minimalizáciu rizika pre ľudí a životné prostredie. Na Novom Zélande je úrad pre riadenie environmentálnych rizík (ERMA) vládnou organizáciou, ktorá reguluje a riadi riziká týkajúce sa nových organizmov. ERMA bola zrušená v júni 2011 a jej funkcie boli začlenené do Úradu na ochranu životného prostredia (EPA).

Novozélandské organizácie zapojené do výskumu majú svoje vlastné etické komisie, aby zabezpečili, že výskum zahŕňajúci ľudí a zvieratá spĺňa etické smernice.


Biológia

Pomocou tlačidiel predchádzajúci a nasledujúci môžete zmeniť zobrazenú snímku.

Profesor biológie získal ocenenie International Advising Award

Dr. Teresa Mutahi, prednášajúca a koordinátorka pre magisterské štúdium biológie UF, získala certifikát NACADA za zásluhy o ocenenie vynikajúceho nového poradcu – primárna úloha poradcu. NACADA je medzinárodná asociácia, ktorá podporuje kvalitné akademické poradenstvo vo vysokoškolskom vzdelávaní. Program NACADA Global Awards for Academic Advising oceňuje jednotlivcov a inštitúcie [&hellip]

Postgraduálny študent biológie vyhráva výstavu Genetic Institute

Postgraduálny študent biológie Keon Wimberly (Ph.D. študent v laboratóriu Keitha Choea) je víťazom prezentácie absolventov UF Genetics Institute v roku 2021! Študenti zapojení do tejto virtuálnej konferencie boli z laboratórií pridružených k UFGI. Prezentovali 3-minútové prednášky o svojom výskume pomocou jednej snímky. Keon bol uznávaný za svoju prednášku „Identifikácia novej kinázy v bunkovom strese“. [&hellip]

ESA vyznamenáva štyroch biológov

ESA ocenila štyroch biológov Americká spoločnosť Ecological Society of America (ESA) ocenila štyroch absolventov katedry biológie špeciálnymi cenami. Za členky ESA pre rok 2021 boli zvolení Becky Ostertag (Putz Lab Ph.D. 1998 teraz profesorka biológie na University of Hawaii, Hilo) a Amy Zanne (Chapman Lab, Ph.D. 2003 teraz Associate Professor of Biological [&hellip]

50 najlepších článkov roku 2020 od Cummings Lab

Publikácia z laboratória profesora biológie Dereka Cummingsa je uznávaná ako jeden z najčastejšie čítaných článkov od Nature Communications v roku 2020 (Life and Biological Sciences). Článok „Systematický prehľad protilátkami sprostredkovanej imunity voči koronavírusom: kinetika, koreláty ochrany a asociácia so závažnosťou“ je tiež jedným z 50 najlepších SARS-CoV-2 [&hellip]


Výsledky

Zostavenie prepisov kukuričného hada, leopardieho gekona a amerického aligátora

Pre Pa guttatus a E. macularius , použili sme technológie „454“ a Illumina na sekvenovanie multitkanivovej normalizovanej knižnice (obličky, semenníky a mozog) od troch dospelých jedincov, ako aj jednej normalizovanej knižnice z embryí rôznych vývojových štádií. Okrem toho VNO číta, pre ktoré sme sekvenovali Pa guttatus (Brykczynska et al. 2013) boli zahrnuté do analýzy. Počet „454“ čítaní získaných pre každú knižnicu sa pohybuje medzi 45 000 a 343 000 (tabuľka 2), s priemernou dĺžkou čítania 219 – 401 bp. Počet 100-základových párovaných čítaní Illumina sa pohyboval od 128 miliónov (M) v E. macularius (súbor údajov pre dospelých) na 145 miliónov palcov Pa guttatus (dospelý). Jednotlivé (dospelí, embryá, VNO) a zmiešané (všetky čítania) súbory údajov získané technológiou „454“ boli zostavené pomocou NGen ( obr. 2A ). Percento odčítaní vyradených v dôsledku kvalitného filtrovania a orezania sa pohybovalo od 0,6 % do 25,8 % (tabuľka 2). Rovnaký prístup bol použitý na zostavenie Al. mississippiensis mozgový transkriptóm „454“ znie (Kunstner et al. 2010 SRR029332). Zostava „454“ sa potom použila ako šablóna na odstránenie nadbytočných hodnôt Illumina ( obr. 2B ). V závislosti od súboru údajov sa 48–75 % hodnôt Illumina zhoduje so zostavou „454“, pričom toto percento je vyššie pre E. macularius než pre Pa guttatus zhromaždenia. Štyridsať miliónov zostávajúcich nezarovnaných hodnôt Illumina bolo potom zostavených de novo (obr. 2C ). Táto zostava bola použitá ako šablóna pre všetky nezarovnané čítania Illumina (obr. 2D ). Napriek tomu boli nezmontované Illumina čítačky de novo zostavené dávkami 40M (obr. 2E ). Konečné zostavy pozostávali zo „454“ kontigov a singletonov a kontigov Illumina. LANE runner 2.0 sa použil na odstránenie sekvencií adaptérov v rámci kontigov. Viac ako 95 % kontigov/singletónov jednotlivých súborov údajov bolo zarovnaných so sekvenciou zostavy mixu (doplnková tabuľka S2, doplnkový materiál online), takže posledný sa použil na následnú anotáciu.

Štatistika pracovného toku zostavy NGen

. Pantherophis guttatus . Eublepharis macularius .
. Dospelí . Embryá . VNO . Zmiešať . Dospelí . Embryá . Zmiešať .
Počet tanierov 1 1 1 3 1 1 2
454 prečítaní 135,630 45,417 343,062 524,109 112,760 79,437 192,197
454 vyradených 8,557 (6.3%) 4,374 (9.6%) 1,912 (0.6%) 15,071 (2.9%) 29,056 (25.8%) 4,466 (5.6%) 33,522 (17.4%)
454 kontigov 17,570 6,133 38,666 45,955 10,635 6,595 17,876
454 kusov 27,826 17,069 56,632 98,265 26,200 13,434 28,215
Av. súvislá dĺžka 556 499 447 497 393 545 712
Viac ako 500 bp 9,585 2,951 12,369 17,075 3,192 3,439 13,122
Väčšie ako 1 kb 1,471 343 1,325 3,667 265 595 3,404
454 montáž 45,396 23,202 95,298 144,220 36,835 20,029 46,091
Počet jazdných pruhov 0.5 0.5 0.5 1.5 0.5 0.5 1
Illumina číta 145 mil 129,8 mil 54,4 mil 329,2 mil 128 mil 129,8 mil 257,8 mil
Zarovnané na 454 92 miliónov (63 %) 62,8 mil. (48 %) 32,3 mil. (59 %) 216,9 miliónov (66 %) 82 miliónov (64 %) 94,8 mil. (73 %) 194,2 mil. (75 %)
Illumina contigs 63,227 86,371 28,453 134,457 50,737 36,254 64,902
Av. súvislá dĺžka 423 394 575 396 410 454 389
Viac ako 500 bp 20,805 25,892 14,891 39,300 15,131 13,668 18,577
Väčšie ako 1 kb 2,738 3,570 2,652 3,589 953 2,097 1,831
Iterácie čísel 1 2 1 3 1 1 2
Konečná montáž 108,623 109,573 123,751 278,677 87,572 56,283 110,993
Po odstránení adaptéra 108,678 109,589 124,012 279,699 87,703 56,302 111,237
. Pantherophis guttatus . Eublepharis macularius .
. Dospelí . Embryá . VNO . Zmiešať . Dospelí . Embryá . Zmiešať .
Počet tanierov 1 1 1 3 1 1 2
454 prečítaní 135,630 45,417 343,062 524,109 112,760 79,437 192,197
454 vyradených 8,557 (6.3%) 4,374 (9.6%) 1,912 (0.6%) 15,071 (2.9%) 29,056 (25.8%) 4,466 (5.6%) 33,522 (17.4%)
454 kontigov 17,570 6,133 38,666 45,955 10,635 6,595 17,876
454 kusov 27,826 17,069 56,632 98,265 26,200 13,434 28,215
Av. súvislá dĺžka 556 499 447 497 393 545 712
Viac ako 500 bp 9,585 2,951 12,369 17,075 3,192 3,439 13,122
Väčšie ako 1 kb 1,471 343 1,325 3,667 265 595 3,404
454 montáž 45,396 23,202 95,298 144,220 36,835 20,029 46,091
Počet jazdných pruhov 0.5 0.5 0.5 1.5 0.5 0.5 1
Illumina číta 145 mil 129,8 mil 54,4 mil 329,2 mil 128 mil 129,8 mil 257,8 mil
Zarovnané na 454 92 miliónov (63 %) 62,8 mil. (48 %) 32,3 mil. (59 %) 216,9 miliónov (66 %) 82 miliónov (64 %) 94,8 mil. (73 %) 194,2 mil. (75 %)
Illumina contigs 63,227 86,371 28,453 134,457 50,737 36,254 64,902
Av. súvislá dĺžka 423 394 575 396 410 454 389
Viac ako 500 bp 20,805 25,892 14,891 39,300 15,131 13,668 18,577
Väčšie ako 1 kb 2,738 3,570 2,652 3,589 953 2,097 1,831
Iterácie čísel 1 2 1 3 1 1 2
Konečná montáž 108,623 109,573 123,751 278,677 87,572 56,283 110,993
Po odstránení adaptéra 108,678 109,589 124,012 279,699 87,703 56,302 111,237

Poznámka: Dva prvé vytieňované riadky zodpovedajú celkovému počtu kontigov/singletónov získaných z „454“ a hodnôt Illumina a tretí tieňovaný riadok zodpovedá celkovému počtu kontigov/singletónov po odstránení adaptérov.

Štatistika pracovného toku zostavy NGen

. Pantherophis guttatus . Eublepharis macularius .
. Dospelí . Embryá . VNO . Zmiešať . Dospelí . Embryá . Zmiešať .
Počet tanierov 1 1 1 3 1 1 2
454 prečítaní 135,630 45,417 343,062 524,109 112,760 79,437 192,197
454 vyradených 8,557 (6.3%) 4,374 (9.6%) 1,912 (0.6%) 15,071 (2.9%) 29,056 (25.8%) 4,466 (5.6%) 33,522 (17.4%)
454 kontigov 17,570 6,133 38,666 45,955 10,635 6,595 17,876
454 kusov 27,826 17,069 56,632 98,265 26,200 13,434 28,215
Av. súvislá dĺžka 556 499 447 497 393 545 712
Viac ako 500 bp 9,585 2,951 12,369 17,075 3,192 3,439 13,122
Väčšie ako 1 kb 1,471 343 1,325 3,667 265 595 3,404
454 montáž 45,396 23,202 95,298 144,220 36,835 20,029 46,091
Počet jazdných pruhov 0.5 0.5 0.5 1.5 0.5 0.5 1
Illumina číta 145 mil 129,8 mil 54,4 mil 329,2 mil 128 mil 129,8 mil 257,8 mil
Zarovnané na 454 92 miliónov (63 %) 62,8 mil. (48 %) 32,3 mil. (59 %) 216,9 miliónov (66 %) 82 miliónov (64 %) 94,8 mil. (73 %) 194,2 mil. (75 %)
Illumina contigs 63,227 86,371 28,453 134,457 50,737 36,254 64,902
Av. súvislá dĺžka 423 394 575 396 410 454 389
Viac ako 500 bp 20,805 25,892 14,891 39,300 15,131 13,668 18,577
Väčšie ako 1 kb 2,738 3,570 2,652 3,589 953 2,097 1,831
Iterácie čísel 1 2 1 3 1 1 2
Konečná montáž 108,623 109,573 123,751 278,677 87,572 56,283 110,993
Po odstránení adaptéra 108,678 109,589 124,012 279,699 87,703 56,302 111,237
. Pantherophis guttatus . Eublepharis macularius .
. Dospelí . Embryá . VNO . Zmiešať . Dospelí . Embryá . Zmiešať .
Počet tanierov 1 1 1 3 1 1 2
454 prečítaní 135,630 45,417 343,062 524,109 112,760 79,437 192,197
454 vyradených 8,557 (6.3%) 4,374 (9.6%) 1,912 (0.6%) 15,071 (2.9%) 29,056 (25.8%) 4,466 (5.6%) 33,522 (17.4%)
454 kontigov 17,570 6,133 38,666 45,955 10,635 6,595 17,876
454 kusov 27,826 17,069 56,632 98,265 26,200 13,434 28,215
Av. súvislá dĺžka 556 499 447 497 393 545 712
Viac ako 500 bp 9,585 2,951 12,369 17,075 3,192 3,439 13,122
Väčšie ako 1 kb 1,471 343 1,325 3,667 265 595 3,404
454 montáž 45,396 23,202 95,298 144,220 36,835 20,029 46,091
Počet jazdných pruhov 0.5 0.5 0.5 1.5 0.5 0.5 1
Illumina číta 145 mil 129,8 mil 54,4 mil 329,2 mil 128 mil 129,8 mil 257,8 mil
Zarovnané na 454 92 miliónov (63 %) 62,8 mil. (48 %) 32,3 mil. (59 %) 216,9 miliónov (66 %) 82 miliónov (64 %) 94,8 mil. (73 %) 194,2 mil. (75 %)
Illumina contigs 63,227 86,371 28,453 134,457 50,737 36,254 64,902
Av. súvislá dĺžka 423 394 575 396 410 454 389
Viac ako 500 bp 20,805 25,892 14,891 39,300 15,131 13,668 18,577
Väčšie ako 1 kb 2,738 3,570 2,652 3,589 953 2,097 1,831
Iterácie čísel 1 2 1 3 1 1 2
Konečná montáž 108,623 109,573 123,751 278,677 87,572 56,283 110,993
Po odstránení adaptéra 108,678 109,589 124,012 279,699 87,703 56,302 111,237

Poznámka: Dva prvé vytieňované riadky zodpovedajú celkovému počtu kontigov/singletónov získaných z „454“ a hodnôt Illumina a tretí tieňovaný riadok zodpovedá celkovému počtu kontigov/singletónov po odstránení adaptérov.

Anotácia prepisov

Spolu s týmito tromi novo zostavenými plazími transkriptómami (kukuričný had, leopardí gekón a americký aligátor) bolo anotovaných ďalších päť transkriptómov pochádzajúcich z rôznych tkanív a vývojových štádií: Cham. chamaeleón , T. elegánov , P. molurus , S. punctatus , a C. ocellatus (obr. 1 a tabuľka 1). Najprv sme zostavy predspracovali tak, že sme 1) odstránili sekvencie s dĺžkou ≤ 90 nukleotidov a 2) zhlukovali ≥ 95 % identických sekvencií pomocou CD-HIT-EST (Li a Godzik 2006 Fu a kol. 2012), pričom sme z každej zachovali iba najdlhšiu sekvenciu. klaster (obr. 3).

Náš anotačný kanál (obr. 3 a doplnkový obr. S1, doplnkový materiál online) pozostáva z iteračných BLAST vyhľadávaní a identifikácie RBBH na dosiahnutie vyššej kvality výsledku, pričom všetky kroky sa vykonávajú s aktualizovanou verziou LANE runner (verzia 2.0). Filtrované kontigy a singletony každého plazieho transkriptómu sa porovnávali s BLASTn vyhľadávaním s 1) mitochondriálnym genómom zodpovedajúceho druhu alebo blízko príbuzného druhu a 2) databázou obsahujúcou sekvencie ncRNA Ensembl v73 z ôsmich referenčných druhov: A. carolinensis , Gallus gallus , Taeniopygia guttata , Pe. sinensis, Mus musculus , Homo sapiens , Xenopus tropicalis, a Danio Rerio (ďalej len pomenované Anolis, Gallus, Taeniopygia, Pelodiscus Mus, Homo, Xenopus a Danio , odlíšiť ich ako referenčné druhy od anotovaných) . Menej ako 1 % kontigov a singletonov zodpovedalo sekvenciám mtDNA a len 1–4 % ncRNA (obr. 4). RBBH boli identifikované pomocou vyhľadávaní tBLASTx oproti databázam kódujúcej cDNA Ensembl v73 a „UniGene November 2013“ každého referenčného druhu (obr. 3, kde nájdete podrobnosti v doplnkovom materiáli online). Po druhé, sekvencie stále neanotované týmto iteračným procesom boli zarovnané s tBLASTx proti databáze „NCBI (Národné centrum pre biotechnologické informácie) z novembra 2013“ obsahujúcej sekvencie mRNA zo Sauropsida. Anotované sekvencie boli rozdelené do dvoch súborov údajov: 1) Súbor anotačných údajov obsahujúci všetky anotované sekvencie (s a bez RBBH) a 2) vysoko kvalitný súbor fylogenetických údajov obsahujúci iba anotované sekvencie s RBBH. V poslednom kole BLAST vyhľadávania sa neanotované kontigy/singletóny každého plazieho druhu porovnali so súborom anotačných údajov a neanotovanými sekvenciami ďalších siedmich plazích transkriptómov. Nakoniec boli zostávajúce sekvencie maskované pomocou RepeatMasker, aby sa skontrolovalo, či ich nedostatok anotácie bol spôsobený prítomnosťou opakujúcich sa prvkov. Sekvencie bez anotácie po všetkých týchto procesoch sa nazývajú siroty (doplnkový obrázok S1, doplnkový materiál online).

Piecharts zobrazujúce percento kontigov/singletónov anotovaných v každom kroku potrubia. Počet vstupných sekvencií pre každý transkriptóm je uvedený v strede každého grafu.

Piecharts zobrazujúce percento kontigov/singletónov anotovaných v každom kroku potrubia. Počet vstupných sekvencií pre každý transkriptóm je uvedený v strede každého grafu.

Ako je znázornené na obrázku 4, úspešnosť anotácie je vysoká, ale líši sa medzi jednotlivými druhmi, pričom počet sirôt sa pohybuje od 30 % S. punctatus na 51 % palcov C. ocellatus . V porovnaní s Reptiliánskym transkriptómom v1 je toto percento vylepšené (t.j. znížené), čiastočne v dôsledku kroku vyhľadávania BLAST proti mRNA NCBI Sauropsida, ktoré zahŕňajú transkripty druhov plazov úzko súvisiacich s tými, ktoré sú tu študované. Tento krok skutočne viedol k anotácii 11 až 26 % filtrovaných kontigov a singletonov, pričom percento bolo najvyššie pre transkriptómy hadov a Al. mississippiensis . Na druhej strane databáza UniGene poskytla malé zlepšenie v anotácii (1 až 3% z celkového počtu), pravdepodobne kvôli jej veľkému prekrývaniu s databázou Ensembl cDNA. Percento vstupných sekvencií s RBBH sa pohybuje od 19 do 47 %, pričom najväčšie podiely sa nachádzajú v S. punctatus a P. molurus prepisy.

Hľadanie BLAST medzi plazími transkriptómami podstatne zlepšilo anotáciu hadov (obr. 4 a 5), ​​pretože 7 až 10 % ich kontigov/singletónov sa zhodovalo s inými transkriptómami, hlavne s inými hadmi. Najmä 93 % z T. elegans sekvencie stále neanotované po BLAST vyhľadávaní proti mRNA Ensembl, UniGene a NCBI Sauropsida, sa zhodovali s Pa guttatus sekvencia (obr. 5). Podobné výsledky sa získali pre spätné porovnanie (87 % neanotovaných Pa guttatus sekvencie zhodné T. elegans ). Tieto výsledky silne naznačujú, že tieto sekvencie predstavujú transkripty špecifické pre hada. V prípade ostatných transkriptómov bol anotovaný iba malý počet (<1 200) kontigov/singletónov, pravdepodobne preto, že žiadny z týchto plazov nie je medzi sebou užšie príbuzný ako s jedným z referenčných druhov Archosauria alebo Squamata ( Anolis a Gallus ) (obr. 1). Nakoniec bolo identifikovaných veľmi málo opakujúcich sa prvkov s najvyšším percentom maskovaných sekvencií v Al. mississippiensis (4 %) a ≤ 1 % pre všetky ostatné druhy.

Piegrafy zobrazujúce percento neanotovaných kontigov/singletónov, ktoré sa zhodujú s ostatnými anotovanými plazími transkriptómami. Celkový počet prístupov je uvedený v strede každého grafu.

Piegrafy zobrazujúce percento neanotovaných kontigov/singletónov, ktoré sa zhodujú s ostatnými anotovanými plazími transkriptómami. Celkový počet prístupov je uvedený v strede každého grafu.

Aj keď je počet vstupných sekvencií tu anotovaných z každého druhu plazov väčší v porovnaní s plazími transkriptómom v1 a inými transkriptomickými štúdiami, percento sirôt je stále značné, čo môže byť spôsobené kombináciou faktorov, ako je 1) absencia údaje o kompletnej genómovej sekvencii z konkrétneho druhu pre rozsiahlu anotáciu, 2) prítomnosť sekvenčných alebo montážnych artefaktov, 3) prítomnosť genómových kontaminácií v knižniciach cDNA, 4) veľká evolučná vzdialenosť ôsmich druhov plazov od referenčného druhu ( obr. 1)- Anolis je najpríbuznejším referenčným druhom k Squamata (144–197 Myr) ak S. punctatus (271 Ma), keďže Gallus najužšie súvisí s Al. mississippiensis (219 Myr) – a 5) prítomnosť skutočných sirôt (známych aj ako taxonomicky obmedzené gény), ktorým chýba sekvenčná podobnosť alebo dokonca homológia s génmi iných druhov a v závislosti od organizmu môžu zodpovedať 10–20 % všetkých gény (Khalturin et al. 2009 Tautz a Domazet-Loso 2011).

V snahe vylúčiť niektoré z týchto hypotéz sme siroty porovnali s dostupnými plazími genómami. Zmapovali sme všetky okrem 87 kontigov z 11 435 P. molurus siroty, 98,1 % z 89 329 Pa guttatus siroty a 95 % z 20 441 Al. mississippiensis siroty na ich príslušné genómy pomocou NGen. Podobné výsledky sme získali pri vykonávaní BLASTn vyhľadávania proti genómu každého zodpovedajúceho druhu. Teda prinajmenšom pre tieto tri druhy veľká väčšina neanotovaných kontigov/singletónov nie sú artefakty, ale musia to byť buď skutočné transkripty alebo kontaminácie genómovej DNA (intróny, intergénové oblasti). Ďalej sme zarovnali Pa guttatus a T. elegans siroty k dvom dostupným hadím genómom: P. molurus (100 Myr) a kobra kráľovská O. Hannah (44 Myr). Dvadsaťšesť percent zo 63 631 T. elegans siroty a 30 % z 89 329 Pa guttatus siroty boli zarovnané do P. molurus genómu, pričom tieto percentá výrazne vzrástli (68 % a 74 %) na porovnanie s užšie príbuznými O. Hannah genóm. Tieto výsledky poskytujú ďalšiu podporu, že tieto siroty sú skutočnými prepismi.

Nakoniec sme porovnali štatistiku kvality anotovaných kontigov/singleónov a sirôt ( doplnková tabuľka S3 , doplnkový materiál online) s dvomi vzorkami t -test. In all transcriptomes, the average length of the annotated sequences is significantly greater than that of the orphans ( P value < 0.001). This measure remains significant even if we consider separately the average length of contigs and singletons. The contig coverage (average number of reads per contig) is also significantly higher for the annotated than for the orphan contigs ( P value < 0.001). Napríklad v P. molurus a T. elegans , there is almost a 5-fold coverage difference between annotated contigs and orphans.

Consensus Sequences Statistics

Following the BLAST searches, we used LANE runner 2.0 to assemble “consensuses” (see Materials and Methods for details). When a single input sequence matches a database sequence, it is labeled as a “one-to-one consensus” and the input sequence takes the name of the database sequence. When multiple contigs/singletons match the same database sequence, LANE runner 2.0 performs Clustal Omega ( Sievers and Higgins 2014 ) alignments to define the relative positions of the input sequences and assembles them into a “one-to-many consensus.”

Overall, 20–39% of the consensuses are “one-to-many” ( supplementary table S4 , Supplementary Material online) with an average transcript coverage of 18–40%. In the case of the Ensembl phylogeny data set, we observe a greater percentage of “one-to-many consensuses” (28–54%) and a large mean coverage of these transcripts (19–39%). To investigate whether the coverage of transcripts in all our analyzed data sets is 3′- or 5′-biased, we split the “one-to-many consensuses” against Anolis genes into three parts: The 3′ 30%, the middle 40%, and the 5′ 30%. We observed that in the 3′- and 5′-ends, the percentage of gaps ranged from 64% to 90% versus 49–72% in the middle. As we extended the Anolis cDNAs with 1,000-bases upstream and downstream of the CDS (in order to include the missing UTRs), the lower coverage of these regions suggests that some of them are not part of the real mRNAs or are highly variable between distantly related species.

In figure 6 , we show the distribution of the consensus sequences named after an Ensembl or UniGene reference species gene. For all transcriptomes, most consensus sequences are named after the first reference species (used in the iterative BLAST searches) selected to be the most closely related to the species being annotated: Gallus is used for the annotation of 46% of the Al. mississippiensis sequences and Anolis is used for 46–74% of the sequences for the other reptilian species. For all the data sets, the combination of Anolis a Gallus sequences used as reference to build consensuses ranged from 56% to 87%. In all cases, there are more consensuses named after a Pelodiscus cDNA than after a Taeniopygia one, underlying the importance of using reference species from different taxonomic groups rather than several species from the same one. The remaining four non-Sauropsida species were used as reference to build only about 10% of the consensus sequences, due to their greater evolutionary distance.

Piecharts showing the percentage of consensus sequences annotated with each reference species in the Ensembl or UniGene databases. The total number of consensuses is indicated in the middle of each graph.

Piecharts showing the percentage of consensus sequences annotated with each reference species in the Ensembl or UniGene databases. The total number of consensuses is indicated in the middle of each graph.

Annotation of Genomes

We additionally annotated the genomes of three Crocodilia ( Al. mississippiensis , Cr. porosus, a G. gangeticus ) and a turtle ( Chr. picta ) použitím Gallus a Pelodiscus exons extracted from Ensembl ( supplementary fig. S3 , Supplementary Material online). We selected Chr. picta because there is a preliminary gene annotation in “Ensembl Pre!” that can help us assess the efficiency and quality of our annotation pipeline. Pelodiscus exons and flanks, as well as Gallus exons were used to identify the corresponding Crocodilia exons, whereas only the Pelodiscus sequences were used for the Chr. picta genome annotation. Seventy percent of Pelodiscus sequences were aligned to the Chr. picta genome, resulting in 143,467 potential Chr. picta exons ( supplementary table S5 , Supplementary Material online). Almost all (99.8%) were assembled to transcripts after a BLASTn search against the Ensembl Pelodiscus coding cDNA database, resulting in 18,447 consensus sequences. To assess the quality of this annotation, the consensuses were compared with the Chr. picta preliminary gene annotation of Ensembl: 15,028 of 18,447 (81.3%) consensus sequences had a BLASTn hit (using the same settings as for the identification of mtDNA transcripts, but increasing the minimum %ID to 90% and lowering the e -value threshold to 10 − 5 to be more stringent), demonstrating the efficiency of our annotation pipeline.

Only 33% of the Pelodiscus a Gallus exons were aligned to the Crocodilia genomes ( supplementary table S5 , Supplementary Material online), probably because none of the reference species is closely related to these crocodilian genomes and, therefore, only well-conserved genes can be identified. For each Crocodilia, around 90,000 potential exons were retrieved and almost all of them (99.7–99.8) were assembled against a Gallus alebo a Pelodiscus coding cDNA after a BLASTn search, yielding more than 17,000 consensus sequences. Note that the percentage of “one-to-many consensuses” (67% for Crocodilia and 87% for Chr. picta ) in these annotations of genomes is higher than in the annotations of transcriptomes. For the phylogeny data set (built only with sequences greater than 90 bp and, for Crocodilia, only with sequences named after a Gallus cDNA), the percentage of “one-to-many consensuses” is even higher (around 87% in the Crocodilia and 91% in Chr. picta ), indicating that most of the ≤90 bp short sequences correspond to “one-to-one consensuses.” Furthermore, there are 11,709 consensuses named after the same database sequence in Al. mississippiensis , G. gangeticus a Cr. porosus , possibly corresponding to well-conserved transcripts at this taxonomic level.

Comparison with Reference Data Sets

We verified the quality of our annotations by assessing their completeness against four established data sets ( fig. 7 ): A set of ubiquitously expressed genes in human tissues and cell lines ( Ramskold et al. 2009 ), a selection of eukaryotic genes from the CEGMA ( Parra et al. 2007 ), and two “Benchmarking sets of Universal Single-Copy Orthologs” (BUSCOs from OrthoDB7 [ Waterhouse et al. 2013 ]) in Vertebrata and Metazoa. The comparisons were performed by BLASTn searches of the reference data sets against the consensuses of the phylogeny data sets. In the case of Al. mississippiensis , the results of the transcriptome and genome annotations were combined.

Completeness of the annotated transcriptomes assessed with four reference data sets: Ramskold ubiquitously expressed genes in human (blue bars), CEGMA core human genes (red bars), OrthoDB7 BUSCOs from the vertebrate (green bars), and the metazoan (purple bars) radiation nodes. The species are ordered from higher to lower overlap with the Ramskold data set and Anolis is shown as reference.

Completeness of the annotated transcriptomes assessed with four reference data sets: Ramskold ubiquitously expressed genes in human (blue bars), CEGMA core human genes (red bars), OrthoDB7 BUSCOs from the vertebrate (green bars), and the metazoan (purple bars) radiation nodes. The species are ordered from higher to lower overlap with the Ramskold data set and Anolis is shown as reference.

Ramskold et al. (2009) identified 7,756 human Ensembl genes ubiquitously expressed in 16 organs and cell lines. These are mainly intracellular housekeeping genes involved in basic functions, such as metabolism, transcription or macromolecule synthesis. We identified roughly 80% of these genes in the Anolis reference genome. Note that it is unknown whether all of these genes are ubiquitously expressed in the corresponding 16 Anolis tissues/organs. We show the overlap with the Ramskold et al.’s core set of genes to be slightly higher for the C. ocellatus transcriptome annotation than for the Anolis genome ( fig. 7 ), underlying the quality of our C. ocellatus anotácia. Na druhej strane, S. punctatus a P. molurus presented a substantially lower percentage (about 50%) of correspondence with this Ramskold et al.’s core set of genes. For all other species investigated, the percentages of overlap were intermediate (62–77%). The best percentage among Crocodilia was found for Al. mississippiensis (68%), possibly because transcriptomic and genomic data were combined for this species.

The CEGMA data set includes a set of 456 human transcripts that are highly conserved in a wide range of eukaryotic taxa and has been previously used to assess the quality of genome annotations ( Parra et al. 2007 ). CEGMA was built considering conserved genes in six organisms: Homo sapiens, Drosophila melanogaster , Arabidopsis thaliana , Caenorhabditis elegans , Saccharomyces cerevisiae a Schizosaccharomyces pombe , 449 of which have an Ensembl human identifier. Despite this high conservation among taxa, we identified only 90% of these genes in the Anolis reference genome ( fig. 7 ). The high percentage (>92%) of these genes identified in Pa. guttatus a C. ocellatus indicates the high-quality annotation we achieved here. The other species exhibited an overlap with the CEGMA data set between 73% and 86% (the lowest being, again, for S. puctatus a P. molurus ).

Finally, the two BUSCOs data sets, provided by OrthoDB7 ( Waterhouse et al. 2013 ) for the Metazoan and Vertebrata radiation nodes, correspond to sequences from orthologous groups with single-copy genes present in more than 90% of the species of the corresponding radiation node. There are 41 species in the Vertebrata BUSCOs (including Gallus a Anolis ) and 93 species in the Metazoan BUSCOs data sets (with 4,243 and 975 Anolis Ensembl identifiers, respectively). The Metazoan BUSCOs are a subset of the Vertebrate data set and correspond to genes conserved over a greater evolutionary period, explaining that we identify a substantially greater percentage of genes in the Metazoan (67–97% purple columns, fig. 7 ) than in the vertebrate (42–89% green columns) BUSCOs.

In short, and as supported by all reference data sets ( fig. 7 ), Pa. guttatus , T. elegans , C. ocellatus a Chr. picta data sets have the most complete annotations, whereas S. punctatus a P. molurus exhibit substantially less complete annotations. These results are consistent with the source of the corresponding transcriptomes: The S. punctatus transcriptome is from a nonnormalized library of a single early stage embryo (at which developmental point a restricted panel of genes is probably expressed) and the P. molurus transcriptome is from nonnormalized libraries of heart and liver, two organs in which a high proportion of mRNAs correspond to a low number of different transcripts ( Ramskold et al. 2009 ). The Pa. guttatus a E. macularius transcriptomes, newly sequenced for this study, also exhibit substantial differences in their annotation completeness. The Pa. guttatus transcriptome is more complete for two reasons: 1) The availability of the VNO transcriptome of Pa. guttatus doubles the number of contigs/singletons in that species, and 2) using three embryonic stages in Pa. guttatus , instead of two in E. macularius , probably enriched the transcript pool further. Note that, in general, the full length of the reference sequences was partially covered by the aligned reptilian transcripts: CEGMA mean coverage: 29–65%, Ramskold: 25–64%, BUSCOs Vertebrata: 28–69%, and BUSCOs Metazoa: 33–75%.

Large Phylogeny Inference

The phylogenetic positions of the tuatara S. punctatus and Testudines (turtles) have long been debated. The first phylogenomic analysis to investigate the question of the position of turtles ( Tzika et al. 2011 ) supported Testudines as the sister group to Archosauria. Two subsequent phylogenomic analyses, based on nucleotide/amino-acid ( Chiari et al. 2012 ) or ultraconserved-element alignments ( Crawford et al. 2012 ), confirmed this hypothesis. Here, using the Reptilian Transcriptomes 2.0, consisting of a greater number of species than the first version and of better annotated transcripts, we built yet improved data sets (up to 86,153 amino acids per species after quality trimming) and inferred maximum-likelihood phylogenomic trees that support the positions of turtles ( Tzika et al. 2011 ) and the tuatara as sister groups of Archosauria and Squamata, respectively ( supplementary results, supplementary methods, table S1, and Supplementary Data and Supplementary Data , Supplementary Material online).


Vital Capacity Formula

There are two formulae for vital capacity, based on the sex of the subject. In both of the following formula, H represents height in centimeters, while A represents the age of a person in years.

Vital Capacity = (21.78 – 0.101a) x h

Vital Capacity = (27.63 – 0.112a) x h

Vital capacity is typically measured in cubic centimeters, a measure of volume. These formulas simply show the average vital capacity for a man or woman of a specific age and sex.

For instance, a 35-year-old woman who is 160 cm should have the following vital capacity:

Vital Capacity = (21.78 – 0.101(35)) x 160

  • Dychový objem – The volume of air breathed in an out during normal breaths.
  • Expiratory Reserve Volume – The extra volume of air that can be pushed out of the lungs when forced.
  • Inspiratory Reserve Volume – An extra amount of air that can be inhaled, increasing the lung capacity.
  • Residual Volume – An amount of air that cannot be expelled from the lungs, which keeps them from collapsing.

1. What is the target vital capacity of a 42-year-old male who is 190 cm tall?
A. 3290
B. 4000
C. 4356

2. What happens to the vital capacity of a 4-year-old with a hotdog stuck in his throat?
A. It decreases
B. It increases
C. It stays the same


Pozri si video: Grand Canyon - Evidence for Noahs Flood Creation Magazine LIVE! 3-06 (August 2022).