The evolutionary importance of hybridization and introgression has long been debated. Hybrids are usually rare and unfit, but even infrequent hybridization can aid adaptation by transferring beneficial traits between species. Here we use genomic tools to investigate introgression in Heliconius, a rapidly radiating genus of neotropical butterflies widely used in studies of ecology, behaviour, mimicry and speciation. We sequenced the genome of Heliconius melpomene and compared it with other taxa to investigate chromosomal evolution in Lepidoptera and gene flow among multiple Heliconius species and races. Among 12,669 predicted genes, biologically important expansions of families of chemosensory and Hox genes are particularly noteworthy. Chromosomal organization has remained broadly conserved since the Cretaceous period, when butterflies split from the Bombyx (silkmoth) lineage. Using genomic resequencing, we show hybrid exchange of genes between three co-mimics, Heliconius melpomene, Heliconius timareta and Heliconius elevatus, especially at two genomic regions that control mimicry pattern. We infer that closely related Heliconius species exchange protective colour-pattern genes promiscuously, implying that hybridization has an important role in adaptive radiation.

The task of eukaryotic genome annotation remains challenging. Only a few genomes could serve as standards of annotation achieved through a tremendous investment of human curation efforts. Still, the correctness of all alternative isoforms, even in the best-annotated genomes, could be a good subject for further investigation. The new BRAKER2 pipeline generates and integrates external protein support into the iterative process of training and gene prediction by GeneMark-EP+ and AUGUSTUS. BRAKER2 continues the line started by BRAKER1 where self-training GeneMark-ET and AUGUSTUS made gene predictions supported by transcriptomic data. Among the challenges addressed by the new pipeline was a generation of reliable hints to protein-coding exon boundaries from likely homologous but evolutionarily distant proteins. In comparison with other pipelines for eukaryotic genome annotation, BRAKER2 is fully automatic. It is favorably compared under equal conditions with other pipelines, e.g. MAKER2, in terms of accuracy and performance. Development of BRAKER2 should facilitate solving the task of harmonization of annotation of protein-coding genes in genomes of different eukaryotic species. However, we fully understand that several more innovations are needed in transcriptomic and proteomic technologies as well as in algorithmic development to reach the goal of highly accurate annotation of eukaryotic genomes.

Gene finding in eukaryotic genomes is notoriously difficult to automate. The task is to design a work flow with a minimal set of tools that would reach state-of-the-art performance across a wide range of species. GeneMark-ET is a gene prediction tool that incorporates RNA-Seq data into unsupervised training and subsequently generates ab initio gene predictions. AUGUSTUS is a gene finder that usually requires supervised training and uses information from RNA-Seq reads in the prediction step. Complementary strengths of GeneMark-ET and AUGUSTUS provided motivation for designing a new combined tool for automatic gene prediction.We present BRAKER1, a pipeline for unsupervised RNA-Seq-based genome annotation that combines the advantages of GeneMark-ET and AUGUSTUS. As input, BRAKER1 requires a genome assembly file and a file in bam-format with spliced alignments of RNA-Seq reads to the genome. First, GeneMark-ET performs iterative training and generates initial gene structures. Second, AUGUSTUS uses predicted genes for training and then integrates RNA-Seq read information into final gene predictions. In our experiments, we observed that BRAKER1 was more accurate than MAKER2 when it is using RNA-Seq as sole source for training and prediction. BRAKER1 does not require pre-trained parameters or a separate expert-prepared training step.BRAKER1 is available for download at http://bioinf.uni-greifswald.de/bioinf/braker/ and http://exon.gatech.edu/GeneMark/katharina.hoff@uni-greifswald.de or borodovsky@gatech.eduSupplementary data are available at Bioinformatics online.

BRAKER is a pipeline for highly accurate and fully automated gene prediction in novel eukaryotic genomes. It combines two major tools: GeneMark-ES/ET and AUGUSTUS. GeneMark-ES/ET learns its parameters from a novel genomic sequence in a fully automated fashion; if available, it uses extrinsic evidence for model refinement. From the protein-coding genes predicted by GeneMark-ES/ET, we select a set for training AUGUSTUS, one of the most accurate gene finding tools that, in contrast to GeneMark-ES/ET, integrates extrinsic evidence already into the gene prediction step. The first published version, BRAKER1, integrated genomic footprints of unassembled RNA-Seq reads into the training as well as into the prediction steps. The pipeline has since been extended to the integration of data on mapped cross-species proteins, and to the usage of heterogeneous extrinsic evidence, both RNA-Seq and protein alignments. In this book chapter, we briefly summarize the pipeline methodology and describe how to apply BRAKER in environments characterized by various combinations of external evidence.

The first generation of genome sequence assemblies and annotations have had a significant impact upon our understanding of the biology of the sequenced species, the phylogenetic relationships among species, the study of populations within and across species, and have informed the biology of humans. As only a few Metazoan genomes are approaching finished quality (human, mouse, fly and worm), there is room for improvement of most genome assemblies. The honey bee (Apis mellifera) genome, published in 2006, was noted for its bimodal GC content distribution that affected the quality of the assembly in some regions and for fewer genes in the initial gene set (OGSv1.0) compared to what would be expected based on other sequenced insect genomes. Here, we report an improved honey bee genome assembly (Amel_4.5) with a new gene annotation set (OGSv3.2), and show that the honey bee genome contains a number of genes similar to that of other insect genomes, contrary to what was suggested in OGSv1.0. The new genome assembly is more contiguous and complete and the new gene set includes ~5000 more protein-coding genes, 50% more than previously reported. About 1/6 of the additional genes were due to improvements to the assembly, and the remaining were inferred based on new RNAseq and protein data. Lessons learned from this genome upgrade have important implications for future genome sequencing projects. Furthermore, the improvements significantly enhance genomic resources for the honey bee, a key model for social behavior and essential to global ecology through pollination.

The shift from solitary to social behavior is one of the major evolutionary transitions. Primitively eusocial bumblebees are uniquely placed to illuminate the evolution of highly eusocial insect societies. Bumblebees are also invaluable natural and agricultural pollinators, and there is widespread concern over recent population declines in some species. High-quality genomic data will inform key aspects of bumblebee biology, including susceptibility to implicated population viability threats.We report the high quality draft genome sequences of Bombus terrestris and Bombus impatiens, two ecologically dominant bumblebees and widely utilized study species. Comparing these new genomes to those of the highly eusocial honeybee Apis mellifera and other Hymenoptera, we identify deeply conserved similarities, as well as novelties key to the biology of these organisms. Some honeybee genome features thought to underpin advanced eusociality are also present in bumblebees, indicating an earlier evolution in the bee lineage. Xenobiotic detoxification and immune genes are similarly depauperate in bumblebees and honeybees, and multiple categories of genes linked to social organization, including development and behavior, show high conservation. Key differences identified include a bias in bumblebee chemoreception towards gustation from olfaction, and striking differences in microRNAs, potentially responsible for gene regulation underlying social and other traits.These two bumblebee genomes provide a foundation for post-genomic research on these key pollinators and insect societies. Overall, gene repertoires suggest that the route to advanced eusociality in bees was mediated by many small changes in many genes and processes, and not by notable expansion or depauperation.

Gene prediction has remained an active area of bioinformatics research for a long time. Still, gene prediction in large eukaryotic genomes presents a challenge that must be addressed by new algorithms. The amount and significance of the evidence available from transcriptomes and proteomes vary across genomes, between genes, and even along a single gene. User-friendly and accurate annotation pipelines that can cope with such data heterogeneity are needed. The previously developed annotation pipelines BRAKER1 and BRAKER2 use RNA-seq or protein data, respectively, but not both. A further significant performance improvement integrating all three data types was made by the recently released GeneMark-ETP. We here present the BRAKER3 pipeline that builds on GeneMark-ETP and AUGUSTUS, and further improves accuracy using the TSEBRA combiner. BRAKER3 annotates protein-coding genes in eukaryotic genomes using both short-read RNA-seq and a large protein database, along with statistical models learned iteratively and specifically for the target genome. We benchmarked the new pipeline on genomes of 11 species under an assumed level of relatedness of the target species proteome to available proteomes. BRAKER3 outperforms BRAKER1 and BRAKER2. The average transcript-level F1-score is increased by about 20 percentage points on average, whereas the difference is most pronounced for species with large and complex genomes. BRAKER3 also outperforms other existing tools, MAKER2, Funannotate, and FINDER. The code of BRAKER3 is available on GitHub and as a ready-to-run Docker container for execution with Docker or Singularity. Overall, BRAKER3 is an accurate, easy-to-use tool for eukaryotic genome annotation.

Abstract Background BRAKER is a suite of automatic pipelines, BRAKER1 and BRAKER2, for the accurate annotation of protein-coding genes in eukaryotic genomes. Each pipeline trains statistical models of protein-coding genes based on provided evidence and, then predicts protein-coding genes in genomic sequences using both the extrinsic evidence and statistical models. For training and prediction, BRAKER1 and BRAKER2 incorporate complementary extrinsic evidence: BRAKER1 uses only RNA-seq data while BRAKER2 uses only a database of cross-species proteins. The BRAKER suite has so far not been able to reliably exceed the accuracy of BRAKER1 and BRAKER2 when incorporating both types of evidence simultaneously. Currently, for a novel genome project where both RNA-seq and protein data are available, the best option is to run both pipelines independently, and to pick one, likely better output. Therefore, one or another type of the extrinsic evidence would remain unexploited. Results We present TSEBRA, a software that selects gene predictions (transcripts) from the sets generated by BRAKER1 and BRAKER2. TSEBRA uses a set of rules to compare scores of overlapping transcripts based on their support by RNA-seq and homologous protein evidence. We show in computational experiments on genomes of 11 species that TSEBRA achieves higher accuracy than either BRAKER1 or BRAKER2 running alone and that TSEBRA compares favorably with the combiner tool EVidenceModeler. Conclusion TSEBRA is an easy-to-use and fast software tool. It can be used in concert with the BRAKER pipeline to generate a gene prediction set supported by both RNA-seq and homologous protein evidence.

Abstract The evolutionary origins of Bilateria remain enigmatic. One of the more enduring proposals highlights similarities between a cnidarian-like planula larva and simple acoel-like flatworms. This idea is based in part on the view of the Xenacoelomorpha as an outgroup to all other bilaterians which are themselves designated the Nephrozoa (protostomes and deuterostomes). Genome data can help to elucidate phylogenetic relationships and provide important comparative data. Here we assemble and analyse the genome of the simple, marine xenacoelomorph Xenoturbella bocki , a key species for our understanding of early bilaterian and deuterostome evolution. Our highly contiguous genome assembly of X. bocki has a size of ∼111 Mbp in 18 chromosome like scaffolds, with repeat content and intron, exon and intergenic space comparable to other bilaterian invertebrates. We find X. bocki to have a similar number of genes to other bilaterians and to have retained ancestral metazoan synteny. Key bilaterian signalling pathways are also largely complete and most bilaterian miRNAs are present. We conclude that X. bocki has a complex genome typical of bilaterians, in contrast to the apparent simplicity of its body plan. Overall, our data do not provide evidence supporting the idea that Xenacoelomorpha are a primitively simple outgroup to other bilaterians and gene presence/absence data support a relationship with Ambulacraria.

Abstract Background Cherries are stone fruits and belong to the economically important plant family of Rosaceae with worldwide cultivation of different species. The ground cherry, Prunus fruticosa Pall. is one ancestor of cultivated sour cherry, an important tetraploid cherry species. Here, we present a long read chromosome-level draft genome assembly and related plastid sequences using the Oxford Nanopore Technology PromethION platform and R10.3 pore type. Finding The final assemblies obtained from 117.3 Gb cleaned reads representing 97x coverage of expected 1.2 Gb tetraploid (2n=4x=32) and 0.3 Gb haploid (1n=8) genome sequence of P. fruticosa were calculated. The N50 contig length ranged between 0.3 and 0.5 Mb with the longest contig being ∼6 Mb. BUSCO estimated a completeness between 98.7 % for the 4n and 96.1 % for the 1n datasets. Using a homology and reference based scaffolding method, we generated a final consensus genome sequence of 366 Mb comprising eight chromosomes. The N50 scaffold was ∼44 Mb with the longest chromosome being 66.5 Mb. The repeat content was estimated to ∼190 Mb (52 %) and 58,880 protein-coding genes were annotated. The chloroplast and mitochondrial genomes were 158,217 bp and 383,281 bp long, which is in accordance with previously published plastid sequences. Conclusion This is the first report of the genome of ground cherry ( P. fruticosa ) sequenced by long read technology only. The datasets obtained from this study provide a foundation for future breeding, molecular and evolutionary analysis in Prunus studies.