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Enregistrement W1958582307 · doi:10.1111/j.1365-313x.2007.03194.x

TECHNICAL ADVANCE: Indel arrays: an affordable alternative for genotyping

2007· article· en· W1958582307 sur OpenAlexaff
Neeraj Salathia, Hana N. Lee, Todd A. Sangster, Keith Morneau, Christian R. Landry, Kurt Schellenberg, Aditi S. Behere, Kevin L. Gunderson, Duccio Cavalieri, Georg Jander, Christine Queitsch

Notice bibliographique

RevueThe Plant Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndelGenotypingBiologyGeneticsComputational biologyINDEL MutationGenomeDNA microarrayLocus (genetics)Reference genomeMolecular Inversion ProbeGenotypeGeneSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural variation and induced mutations are important resources for gene discovery and the elucidation of genetic circuits. Mapping such polymorphisms requires rapid and cost-efficient methods for genome-wide genotyping. Here we report the development of a microarray-based method that assesses 240 unique markers in a single hybridization experiment at a cost of less than US$50 in materials per line. Our genotyping array is built with 70-mer oligonucleotide elements representing insertion/deletion (indel) polymorphisms between the Arabidopsis thaliana accessions Columbia-0 (Col) and Landsberg erecta (Ler). These indel polymorphisms are recognized with great precision by comparative genomic hybridization, eliminating the need for array replicates and complex statistical analysis. Markers are present genome-wide, with an average spacing of approximately 500 kb. PCR primer information is provided for all array indels, allowing rapid single-locus inquiries. Multi-well chips allow groups of 16 lines to be genotyped in a single experiment. We demonstrate the utility of the array for accurately mapping recessive mutations, RIL populations and mixed genetic backgrounds from accessions other than Col and Ler. Given the ease of use of shotgun sequencing to generate partial genomic sequences of unsequenced species, this approach is readily transferable to non-model organisms.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,038

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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