TA
Tyler Alioto
Author with expertise in RNA Sequencing Data Analysis
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
30
(77% Open Access)
Cited by:
12,041
h-index:
31
/
i10-index:
46
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

The tomato genome sequence provides insights into fleshy fruit evolution

Shusei Sato et al.May 1, 2012
This paper reports the genome sequence of domesticated tomato, a major crop plant, and a draft sequence for its closest wild relative; comparative genomics reveal very little divergence between the two genomes but some important differences with the potato genome, another important food crop in the genus Solanum. Tomato (Solanum lycopersicum) is a major crop plant and a model system for fruit development. Solanum is one of the largest angiosperm genera1 and includes annual and perennial plants from diverse habitats. Here we present a high-quality genome sequence of domesticated tomato, a draft sequence of its closest wild relative, Solanum pimpinellifolium2, and compare them to each other and to the potato genome (Solanum tuberosum). The two tomato genomes show only 0.6% nucleotide divergence and signs of recent admixture, but show more than 8% divergence from potato, with nine large and several smaller inversions. In contrast to Arabidopsis, but similar to soybean, tomato and potato small RNAs map predominantly to gene-rich chromosomal regions, including gene promoters. The Solanum lineage has experienced two consecutive genome triplications: one that is ancient and shared with rosids, and a more recent one. These triplications set the stage for the neofunctionalization of genes controlling fruit characteristics, such as colour and fleshiness.
0
Citation2,980
0
Save
0

Systematic evaluation of spliced alignment programs for RNA-seq data

Pär Engström et al.Nov 3, 2013
Authors compare RNA-seq aligners on mouse and human data sets using benchmarks such as alignment yield, splice junction accuracy and suitability for transcript reconstruction. The work highlights the strength of each program and discusses outstanding needs in RNA-seq analysis. High-throughput RNA sequencing is an increasingly accessible method for studying gene structure and activity on a genome-wide scale. A critical step in RNA-seq data analysis is the alignment of partial transcript reads to a reference genome sequence. To assess the performance of current mapping software, we invited developers of RNA-seq aligners to process four large human and mouse RNA-seq data sets. In total, we compared 26 mapping protocols based on 11 programs and pipelines and found major performance differences between methods on numerous benchmarks, including alignment yield, basewise accuracy, mismatch and gap placement, exon junction discovery and suitability of alignments for transcript reconstruction. We observed concordant results on real and simulated RNA-seq data, confirming the relevance of the metrics employed. Future developments in RNA-seq alignment methods would benefit from improved placement of multimapped reads, balanced utilization of existing gene annotation and a reduced false discovery rate for splice junctions.
0
Citation512
0
Save
Load More