Contributors: Institut des Sciences de l'Evolution de Montpellier (UMR ISEM); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-École Pratique des Hautes Études (EPHE); Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR226-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Bioinformatique, phylogénie et génomique évolutive (BPGE); Département PEGASE [LBBE] (PEGASE); Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE); Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE); Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Artificial Evolution and Computational Biology (BEAGLE); Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS); Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL); Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE); Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Department of Mathematics [Burnaby] (SFU); Simon Fraser University (SFU.ca); École pratique des hautes études (EPHE); Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR226; Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS); Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL); Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL); Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon); Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL); Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
نبذة مختصرة : Background Genomes rearrangements carry valuable information for phylogenetic inference or the elucidation of molecular mechanisms of adaptation. However, the detection of genome rearrangements is often hampered by current deficiencies in data and methods: Genomes obtained from short sequence reads have generally very fragmented assemblies, and comparing multiple gene orders generally leads to computationally intractable algorithmic questions. Results We present a computational method, ADseq, which, by combining ancestral gene order reconstruction, comparative scaffolding and de novo scaffolding methods, overcomes these two caveats. ADseq provides simultaneously improved assemblies and ancestral genomes, with statistical supports on all local features. Compared to previous comparative methods, it runs in polynomial time, it samples solutions in a probabilistic space, and it can handle a significantly larger gene complement from the considered extant genomes, with complex histories including gene duplications and losses. We use ADseq to provide improved assemblies and a genome history made of duplications, losses, gene translocations, rearrangements, of 18 complete Anopheles genomes, including several important malaria vectors. We also provide additional support for a differentiated mode of evolution of the sex chromosome and of the autosomes in these mosquito genomes. Conclusions We demonstrate the method’s ability to improve extant assemblies accurately through a procedure simulating realistic assembly fragmentation. We study a debated issue regarding the phylogeny of the Gambiae complex group of Anopheles genomes in the light of the evolution of chromosomal rearrangements, suggesting that the phylogenetic signal they carry can differ from the phylogenetic signal carried by gene sequences, more prone to introgression. Electronic supplementary material The online version of this article (10.1186/s12864-018-4466-7) contains supplementary material, which is available to authorized users.
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