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Enregistrement W1605117550 · doi:10.3390/jmse3020382

Transcriptome Survey of a Marine Food Fish: Asian Seabass (Lates calcarifer)

2015· article· en· W1605117550 sur OpenAlexaff
Natascha May Thevasagayam, Prakki Sai Rama Sridatta, Junhui Jiang, Amy H.Y. Tong, Jolly M. Saju, Kathiresan Purushothaman, Hsiao Yuen Kwan, Si Yan Ngoh, Woei Chang Liew, Inna S. Kuznetsova, Xueyan Shen, Si Lok, Shubha Vij, László Orbán

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Research Foundation
Mots-clésTranscriptomeBiologyLatesDe novo transcriptome assemblySequence assemblyGenomeBarramundiComputational biologyPyrosequencingDNA sequencingWhole genome sequencingGenome projectGeneticsEvolutionary biologyFisheryGeneFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Asian seabass (or barramundi; Lates calcarifer) is a marine teleost and a popular food fish in Southeast Asia and Australia. To date, comprehensive genome and transcriptome sequence information has not been available for this species in public repositories. Here, we report a comprehensive de novo transcriptome assembly of the Asian seabass. These data will be useful for the development of molecular tools for use in aquaculture of Asian seabass as well as a resource for genome annotation. The transcriptome was obtained from sequences generated from organs of multiple individuals using three different next-generation sequencing platforms (454-FLX Titanium, SOLiD 3+, and paired-end Illumina HiSeq 2000). The assembled transcriptome contains &gt;80% of the expected protein-coding loci, with 58% of these represented by a predicted full-length cDNA sequence when compared to the available Nile tilapia RefSeq dataset. Detailed descriptions of the various steps involved in sequencing and assembling a transcriptome are provided to serve as a helpful guide for transcriptome projects involving de novo assembly of short sequence reads for non-model teleosts or any species of interest.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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