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Enregistrement W1537455928 · doi:10.1111/j.1755-0998.2011.03094.x

Multiplexed microsatellite markers for genetic studies of beech

2011· article· en· W1537455928 sur OpenAlexfundno aff
Sophie D. Lefevre, Stefanie Wagner, Rémy J. Petit, Guillaume de Lafontaine

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology Resources · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésBeechBiologyMicrosatelliteMultiplexGenotypingLinkage disequilibriumFagus sylvaticaGeneticsAlleleMultiplex polymerase chain reactionEvolutionary biologyComputational biologyGenotypeHaplotypeEcologyPolymerase chain reactionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

European beech (Fagus sylvatica L.) is one of the economically most important broadleaved tree species in Europe and has become a model for studying climate change effects on forests. Multiplex PCR of microsatellites is a fast and cost-effective technique allowing high-throughput genotyping. Here we present the procedure used to develop two multiplex kits (8-plexes) for European beech. We paid particular attention to quality control throughout all steps of the multiplex kits development (null allele detection, error rate measurements, linkage disequilibrium). Preliminary assays suggest that the 16 amplified loci are largely devoid of null alleles and allow rapid and cost-effective genotyping of beech with low error rates. The two kits, which differ in their levels of polymorphism, most likely due to marker origin, were also informative in seven other beech species tested.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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