Large‐scale transcriptome characterization and mass discovery of SNPs in globe artichoke and its related taxa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cynara cardunculus (2n = 2× = 34) is a member of the Asteraceae family that contributes significantly to the agricultural economy of the Mediterranean basin. The species includes two cultivated varieties, globe artichoke and cardoon, which are grown mainly for food. Cynara cardunculus is an orphan crop species whose genome/transcriptome has been relatively unexplored, especially in comparison to other Asteraceae crops. Hence, there is a significant need to improve its genomic resources through the identification of novel genes and sequence-based markers, to design new breeding schemes aimed at increasing quality and crop productivity. We report the outcome of cDNA sequencing and assembly for eleven accessions of C. cardunculus. Sequencing of three mapping parental genotypes using Roche 454-Titanium technology generated 1.7 × 10⁶ reads, which were assembled into 38,726 reference transcripts covering 32 Mbp. Putative enzyme-encoding genes were annotated using the KEGG-database. Transcription factors and candidate resistance genes were surveyed as well. Paired-end sequencing was done for cDNA libraries of eight other representative C. cardunculus accessions on an Illumina Genome Analyzer IIx, generating 46 × 10⁶ reads. Alignment of the IGA and 454 reads to reference transcripts led to the identification of 195,400 SNPs with a Bayesian probability exceeding 95%; a validation rate of 90% was obtained by Sanger-sequencing of a subset of contigs. These results demonstrate that the integration of data from different NGS platforms enables large-scale transcriptome characterization, along with massive SNP discovery. This information will contribute to the dissection of key agricultural traits in C. cardunculus and facilitate the implementation of marker-assisted selection programs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle