Enhancing genetic mapping of complex genomes through the design of highly-multiplexed SNP arrays: application to the large and unsequenced genomes of white spruce and black spruce
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
BACKGROUND: To explore the potential value of high-throughput genotyping assays in the analysis of large and complex genomes, we designed two highly multiplexed Illumina bead arrays using the GoldenGate SNP assay for gene mapping in white spruce (Picea glauca [Moench] Voss) and black spruce (Picea mariana [Mill.] B.S.P.). RESULTS: Each array included 768 SNPs, identified by resequencing genomic DNA from parents of each mapping population. For white spruce and black spruce, respectively, 69.2% and 77.1% of genotyped SNPs had valid GoldenGate assay scores and segregated in the mapping populations. For each of these successful SNPs, on average, valid genotyping scores were obtained for over 99% of progeny. SNP data were integrated to pre-existing ALFP, ESTP, and SSR markers to construct two individual linkage maps and a composite map for white spruce and black spruce genomes. The white spruce composite map contained 821 markers including 348 gene loci. Also, 835 markers including 328 gene loci were positioned on the black spruce composite map. In total, 215 anchor markers (mostly gene markers) were shared between the two species. Considering lineage divergence at least 10 Myr ago between the two spruces, interspecific comparison of homoeologous linkage groups revealed remarkable synteny and marker colinearity. CONCLUSION: The design of customized highly multiplexed Illumina SNP arrays appears as an efficient procedure to enhance the mapping of expressed genes and make linkage maps more informative and powerful in such species with poorly known genomes. This genotyping approach will open new avenues for co-localizing candidate genes and QTLs, partial genome sequencing, and comparative mapping across conifers.
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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