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Enregistrement W1650199650 · doi:10.1139/g05-093

Length polymorphism scanning is an efficient approach for revealing chloroplast DNA variation

2006· article· en· W1650199650 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew E. Horning, Richard Cronn

Notice bibliographique

RevueGenome · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyGeneticsEvolutionary biologyChloroplastPolymorphism (computer science)DNAGenetic variationChloroplast DNAVariation (astronomy)Computational biologyGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phylogeographic and population genetic screens of chloroplast DNA (cpDNA) provide insights into seed-based gene flow in angiosperms, yet studies are frequently hampered by the low mutation rate of this genome. Detection methods for intraspecific variation can be either direct (DNA sequencing) or indirect (PCR-RFLP), although no single method incorporates the best features of both approaches. We show that screening universal chloroplast amp li cons for length polymorphism provides an accurate and efficient method for identifying cpDNA variation. By sequencing 4500 bp of cpDNA from 17 accessions of Purshia tridentata (bitterbrush), we detected 9 haplotypes, 8 of which were identifiable by unique multilocus length combinations resolvable by automated fragment analysis. In silico estimates of PCR-RFLP for these loci show that 5 haplotypes would be resolved by agarose electrophoresis. A survey of 4 intraspecific data sets from diverse angiosperms revealed that length variation in cpDNA amplicons is nearly ubiquitous, and 61 of 67 haplotypes identified by direct sequencing could be identified by screening length variation. Combined with automated fluorescent detection, length polymorphism screening of universal cpDNA regions offers a simple screen for intraspecific variation that can be used across angiosperms with minimal optimization, providing detection limits that rival direct sequencing at a fraction of the cost.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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