MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1964072567 · doi:10.1139/g09-002

Mutation scanning and genotyping by high-resolution DNA melting analysis in olive germplasm

2009· article· en· W1964072567 sur OpenAlexvenueno aff
R. Muleo, Maria Chiara Colao, Dario Miano, Marco Cirilli, Maria Intrieri, Luciana Baldoni, E. Rugini

Notice bibliographique

RevueGenome · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero dell'Economia e delle Finanze
Mots-clésHigh Resolution MeltBiologyGenotypingMelting curve analysisAmpliconMicrosatelliteGeneticsGermplasmSingle-nucleotide polymorphismMolecular biologyGenotypeGenePolymerase chain reactionBotanyAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of high-resolution melting (HRM) analysis of DNA is reported for scanning and genotyping Olea europaea germplasm. To test the sensitivity of the method, a functional gene marker, phytochrome A (phyA), was used, since this gene is correlated with important traits for the ecology of the species. We have designed a set of oligos able to produce amplicons of 307 bp to scan for the presence of single polymorphic mutations in a specific phyA fragment encompassing the chromophore attachment site (Cys323). The presence of mutations for substitution, either homozygous or heterozygous, was easily detected by melting curve analysis in a high-resolution melter. It has been established that the sensitivity of the HRM analysis can be significantly improved designing specific primers very close to the mutation sites. All SNPs found were confirmed by sequence analyses and ARMS-PCR. The method has also been confirmed to be very powerful for the visualization of microsatellite (SSR) length polymorphisms. HRM analysis has a very high reproducibility and sensitivity for detecting SNPs and SSRs, allowing olive cultivar genotyping and resulting in an informative, easy, and low-cost method able to greatly reduce the operating time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations76
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenomeMême sujetGenetic diversity and population structureTravaux en français237 207