Linkage group alignment of sorghum RFLP maps using a RIL mapping population
Notice bibliographique
Résumé
Several molecular maps have been constructed in sorghum (Sorghum bicolor L. Moench) using a variety of probes from different grass species such as sorghum, maize, sugarcane, rice, oat, and barley. In order to enhance the utility of the existing mapping information by the sorghum research community, alignment and integration of all major molecular maps is necessary. To achieve this objective, a genetic map of 214 loci with a total map distance of 1200 cM was constructed using 98 F7 sorghum recombinant inbred lines (RILs) from a cross between two inbred lines, B35 and Tx7000. Few cDNA clones of sorghum and maize related to photosynthesis and drought stress were mapped on this map for the first time. Five major restriction fragment length polymorphism (RFLP) maps independently developed in this species were used for alignment purpose. The distributions of previously mapped markers were compared with their respective sorghum maps to align each of the linkage groups. In general, consistent linear order among markers was maintained in all the linkage maps. The successful alignment of these RFLP maps will now allow selection of a large number of markers for any region of the sorghum genome with many potential applications ranging from fine mapping and marker-assisted selection to map-based cloning for the improvement of sorghum and related species.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».