RADpainter and fineRADstructure: Population Inference from RADseq Data.
RADpainter and fineRADstructure: Population Inference from RADseq Data.
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DOI：
10.1093/molbev/msy023
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发表时间：
2018-05-01
影响因子：
10.7
通讯作者：
Falush D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Malinsky M;Trucchi E;Lawson DJ;Falush D
迄今为止，没有高质量的全基因组单倍型数据的用户无法使用基于最近邻单倍型“共祖先”推断最近或当前种群结构的强大方法。随着非模式生物基因组学的蓬勃发展，迫切需要将这些方法带到无法获得此类数据的社区。在这里，我们提出了RADpainter，一个新的程序，旨在推断共祖先矩阵的限制性位点相关的DNA测序（RADseq）数据。我们将此程序与先前发布的MCMC聚类算法结合到fineRADstructure中-一个完整，易于使用且快速的RADseq数据人口推断包（https：//github.com/millanek/fineRADstructure;最后访问日期为2018年2月24日）。最后，通过两个示例数据集，我们说明了它的使用、益处和对双消化RAD测序中缺失的RAD等位基因的鲁棒性。
Powerful approaches to inferring recent or current population structure based on nearest neighbor haplotype “coancestry” have so far been inaccessible to users without high quality genome-wide haplotype data. With a boom in nonmodel organism genomics, there is a pressing need to bring these methods to communities without access to such data. Here, we present RADpainter, a new program designed to infer the coancestry matrix from restriction-site-associated DNA sequencing (RADseq) data. We combine this program together with a previously published MCMC clustering algorithm into fineRADstructure—a complete, easy to use, and fast population inference package for RADseq data (https://github.com/millanek/fineRADstructure; last accessed February 24, 2018). Finally, with two example data sets, we illustrate its use, benefits, and robustness to missing RAD alleles in double digest RAD sequencing.
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影响因子：
3.3
作者：
Raj A;Stephens M;Pritchard JK
通讯作者：
Pritchard JK
DOI：
10.1126/science.1243518
发表时间：
2014-02-14
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Hellenthal G;Busby GBJ;Band G;Wilson JF;Capelli C;Falush D;Myers S
通讯作者：
Myers S
影响因子：
5.8
作者：
Jombart, Thibaut;Ahmed, Ismail
通讯作者：
Ahmed, Ismail
影响因子：
4.9
作者：
Gautier, Mathieu;Gharbi, Karim;Estoup, Arnaud
通讯作者：
Estoup, Arnaud
DOI：
10.1111/nph.14722
发表时间：
2017-10
期刊：
The New phytologist
影响因子：
--
作者：
Trucchi E;Frajman B;Haverkamp THA;Schönswetter P;Paun O
通讯作者：
Paun O