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Wavelet-Based Genomic Signal Processing for Centromere Identification and Hypothesis Generation

机译:基于小波的基因组信号处理,用于着丝粒鉴定和假设生成

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摘要

Various ‘omics data types have been generated for Populus trichocarpa, each providing a layer of information which can be represented as a density signal across a chromosome. We make use of genome sequence data, variants data across a population as well as methylation data across 10 different tissues, combined with wavelet-based signal processing to perform a comprehensive analysis of the signature of the centromere in these different data signals, and successfully identify putative centromeric regions in P. trichocarpa from these signals. Furthermore, using SNP (single nucleotide polymorphism) correlations across a natural population of P. trichocarpa, we find evidence for the co-evolution of the centromeric histone CENH3 with the sequence of the newly identified centromeric regions, and identify a new CENH3 candidate in P. trichocarpa.
机译:已经为毛果杨生成了各种“组学”数据类型,每种类型都提供了一层信息,可以表示为整个染色体上的密度信号。我们利用基因组序列数据,人群中的变异数据以及10种不同组织中的甲基化数据,结合基于小波的信号处理对这些不同数据信号中着丝粒的特征进行全面分析,并成功鉴定出从这些信号推算P. trichocarpa中的着丝粒区。此外,使用天然毛果杨种群中的SNP(单核苷酸多态性)相关性,我们发现了着丝粒组蛋白CENH3与新鉴定出的着丝粒区域的序列共同进化的证据,并在P中鉴定了新的CENH3候选者。毛果果

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