Generation of a large scale repertoire of Expressed Sequence Tags (ESTs) from normalised rainbow trout cDNA libraries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Within the framework of a genomics project on livestock species (AGENAE), we initiated a high-throughput DNA sequencing program of Expressed Sequence Tags (ESTs) in rainbow trout, Oncorhynchus mykiss. RESULTS: We constructed three cDNA libraries including one highly complex pooled-tissue library. These libraries were normalized and subtracted to reduce clone redundancy. ESTs sequences were produced, and 96,472 ESTs corresponding to high quality sequence reads were released on the international database, currently representing 42.5% of the overall sequence knowledge in this species. All these EST sequences and other publicly available ESTs in rainbow trout have been included on a publicly available Website (SIGENAE) and have been clustered into a total of 52,930 clusters of putative transcripts groups, including 24,616 singletons. 57.1% of these 52,930 clusters are represented by at least one Agenae EST and 14,343 clusters (27.1%) are only composed by Agenae ESTs. Sequence analysis also reveals that normalization and especially subtraction were effective in decreasing redundancy, and that the pooled-tissue library was representative of the initial tissue complexity. CONCLUSION: Due to present work on the construction of rainbow trout normalized cDNA libraries and their extensive sequencing, along with other large scale sequencing programs, rainbow trout is now one of the major fish models in term of EST sequences available in a public database, just after Zebrafish, Danio rerio. This information is now used for the selection of a non redundant set of clones for producing DNA micro-arrays in order to examine global gene expression.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».