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Enregistrement W1572357774 · doi:10.1111/j.1365-313x.2011.04619.x

Next‐generation mapping of Arabidopsis genes

2011· article· en· W1572357774 sur OpenAlexaff
Ryan S. Austin, Danielle P. Vidaurre, George Stamatiou, Robert Breit, Nicholas J. Provart, Dario Bonetta, Jianfeng Zhang, Pauline Fung, Yunchen Gong, Pauline W. Wang, Peter McCourt, David S. Guttman

Notice bibliographique

RevueThe Plant Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensOntario Tech UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational biologyBiologyGeneticsGenomePopulationArabidopsisDNA sequencingGeneReference genomeMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Next-generation genomic sequencing technologies have made it possible to directly map mutations responsible for phenotypes of interest via direct sequencing. However, most mapping strategies proposed to date require some prior genetic analysis, which can be very time-consuming even in genetically tractable organisms. Here we present a de novo method for rapidly and robustly mapping the physical location of EMS mutations by sequencing a small pooled F₂ population. This method, called Next Generation Mapping (NGM), uses a chastity statistic to quantify the relative contribution of the parental mutant and mapping lines to each SNP in the pooled F₂ population. It then uses this information to objectively localize the candidate mutation based on its exclusive segregation with the mutant parental line. A user-friendly, web-based tool for performing NGM analysis is available at http://bar.utoronto.ca/NGM. We used NGM to identify three genes involved in cell-wall biology in Arabidopsis thaliana, and, in a power analysis, demonstrate success in test mappings using as few as ten F₂ lines and a single channel of Illumina Genome Analyzer data. This strategy can easily be applied to other model organisms, and we expect that it will also have utility in crops and any other eukaryote with a completed genome sequence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,139 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations312
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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