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Enregistrement W1975155217 · doi:10.1007/s10126-010-9285-z

An Integrated Approach to Gene Discovery and Marker Development in Atlantic Cod (Gadus morhua)

2010· article· en· W1975155217 sur OpenAlexafffundabout
Sharen Bowman, Sophie Hubert, Brent Higgins, Cynthia Stone, Jennifer Kimball, Tudor Borza, Jillian Tarrant Bussey, Gary Simpson, Catherine Kozera, Bruce A. Curtis, Jennifer R. Hall, Tiago S. Hori, Charles Y. Feng, Marlies Rise, Marije Booman, A. Kurt Gamperl, Edward A. Trippel, Jane E. Symonds, Stewart C. Johnson, Matthew L. Rise

Notice bibliographique

RevueMarine Biotechnology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMemorial University of NewfoundlandUniversité Sainte-AnneInstitute for Marine Biosciences
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesGenome CanadaFisheries and Oceans CanadaGenome AtlanticAtlantic Canada Opportunities AgencyMcGill University
Mots-clésBiologyAtlantic codGadusGenomicsDomesticationAquacultureSelective breedingBiotechnologyComputational biologyGeneFisheryMolecular markerMolecular breedingGeneticsGenomeEvolutionary biologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atlantic cod is a species that has been overexploited by the capture fishery. Programs to domesticate this species are underway in several countries, including Canada, to provide an alternative route for production. Selective breeding programs have been successfully applied in the domestication of other species, with genomics-based approaches used to augment conventional methods of animal production in recent years. Genomics tools, such as gene sequences and sets of variable markers, also have the potential to enhance and accelerate selective breeding programs in aquaculture, and to provide better monitoring tools to ensure that wild cod populations are well managed. We describe the generation of significant genomics resources for Atlantic cod through an integrated genomics/selective breeding approach. These include 158,877 expressed sequence tags (ESTs), a set of annotated putative transcripts and several thousand single nucleotide polymorphism markers that were developed from, and have been shown to be highly variable in, fish enrolled in two selective breeding programs. Our EST collection was generated from various tissues and life cycle stages. In some cases, tissues from which libraries were generated were isolated from fish exposed to stressors, including elevated temperature, or antigen stimulation (bacterial and viral) to enrich for transcripts that are involved in these response pathways. The genomics resources described here support the developing aquaculture industry, enabling the application of molecular markers within selective breeding programs. Marker sets should also find widespread application in fisheries management.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,927

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations46
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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