tayloranthonyanderson/haploqtl

トマトQTLの候補遺伝子解釈

ファインマッピングされたQTLインターバルから、ランク付けされメカニズム的に推論された候補遺伝子セットとマーカー支援選抜（MAS）マーカーを生成します。これは、育種家や遺伝学者がゲノムブラウザ、アノテーションデータベース、文献を用いて手動で行うトリアージを、反復可能なワークフローとして実現したものです。

対象ユーザー: 形質を局所化（例: haploqtl ローカル祖先クラスタリングや従来のQTLマッピングによる）し、インターバル内のどの遺伝子が関与し、それらが何をするのか、そして選抜にどのマーカーを使うべきかを知る必要がある植物育種家および遺伝学者。

このスキルを使用すべきタイミング

以下の場合に使用します：

• ユーザーがSL4.0トマトアセンブリ上のゲノムインターバル（例: ch09:62,452,852-63,002,852）を持っており、その中の遺伝子を知りたい場合。
• ユーザーが候補遺伝子または原因遺伝子、候補遺伝子仮説、または「このQTLに何が含まれているか」を尋ねた場合。
• ユーザーが抵抗性ハプロタイプに診断的なMAS / KASPマーカーを希望する場合。
• ユーザーがhaploqtlクラスター出力を持ち、遺伝子座を生物学的に解釈したい場合。

入力

• 必須: インターバル — 染色体 + 開始位置 + 終了位置（SL4.0 bp）。
• オプション（MASマーカー用）: 該当するアクセッションのVCFと、抵抗性ドナーおよび感受性コントロールの名前。

ワークフロー

[ ] ステップ1  インターバル内の遺伝子        （オフライン、ITAG4.1）
[ ] ステップ2  タンパク質機能             （ライブUniProt）       -- ネットワークが必要
[ ] ステップ3  文献コンテキスト           （PubMedコネクタ）    -- オプション
[ ] ステップ4  診断MASマーカー       （オフライン、VCFから）  -- アクセッションが指定された場合
[ ] ステップ5  候補レポートの統合  （推論）

ステップ1 — インターバル内の遺伝子

インターバルと重複するタンパク質コード遺伝子をITAG4.1機能説明とともにリストします：

python scripts/genes_in_interval.py --chrom ch09 --start 62452852 --end 63002852

JSONを返します（gene_id, seqid, start, end, strand, description）。バンドルされているソースはITAG4.1スライス（SL4.0）であるため、IDと座標は公開アノテーションと一致します。バンドルされたEB-5/EB-9領域外のインターバルの場合は、完全なITAG4.1 GFF3を--gffで渡します（references/data-sources.md参照）。

ステップ2 — タンパク質機能（UniProt）

最も有望な遺伝子について、UniProtKBからタンパク質レベルの機能を強化します（ライブ）：

python scripts/gene_function.py Solyc09g074790 Solyc09g074510

判断ポイント: これにはネットワークアクセスが必要です。オフラインの場合はスキップし、ステップ1のITAG4.1説明に依存してください。すべてのSolyc遺伝子がUniProtエントリを持つわけではありません。nullフィールドは予期されており、問題ありません。

ステップ3 — 文献コンテキスト（オプション）

PubMedコネクタが利用可能な場合、候補遺伝子ファミリー（ステップ1～2）と病害抵抗性を結び付けるエビデンスを検索します — 例: "tomato F-box protein defense Alternaria"、"potassium transporter stomatal immunity"。レポートにPMIDを引用します。

ステップ4 — 診断MASマーカー（アクセッションが指定された場合）

すべての抵抗性ドナーに存在し、すべての感受性コントロールに存在しない対立遺伝子を持つバリアントを見つけます — マーカー支援選抜のための診断マーカー：

python scripts/diagnostic_variants.py --vcf <accessions.vcf.gz> \
    --chrom ch09 --start 62452852 --end 63002852

デフォルトではAnderson et al. (2024) のEB-9コントラストを再現します（抵抗性 = Devon Surprise経路、感受性 = NC EBR 1、NC 84173、Brandywine）。--resistant/--susceptible（カンマ区切りのアクセッション名）で上書きし、--max-exceptionsで緩和できます。

ステップ5 — 候補遺伝子レポートの統合

references/interpretation-guide.mdを使用して、収集したエビデンスを推論し、レポートを生成します：

1. ランク付けされた候補遺伝子 — （量的）病害抵抗性に関与する遺伝子ファミリー（R遺伝子/NBS-LRR、受容体様キナーゼ、F-box/ユビキチンシグナリング、気孔/イオン防御に関連するトランスポーター、防御転写因子）をハウスキーピング遺伝子よりも重み付けし、各候補をその機能と文献で正当化します。
2. メカニズム仮説 — 主要候補ごとに（形質にどのように影響する可能性があるかのもっともらしい説明）。
3. MASマーカー — ステップ4からの診断マーカーテーブル。アッセイ設計にすぐに使用できます。
4. 注意事項 — 重複する遺伝子座、アノテーションバージョン、インターバルの共局在は因果関係ではないこと。

出力

マークダウンレポート：ランク付けされた候補とエビデンス、メカニズム仮説、MASマーカーテーブル、および明示的な注意事項。動作例についてはEXAMPLE.md（EB-9実行例）を参照してください。

参考文献

• references/data-sources.md — データの出典（ITAG4.1、UniProt）、座標、遺伝子スライスの再生成方法、Ensembl Plants RESTを使用しない理由。
• references/interpretation-guide.md — 定量的病害抵抗性の候補遺伝子のランク付け方法、およびMASマーカーの規約。