Comprehensive EST analysis of Atlantic halibut (Hippoglossus hippoglossus), a commercially relevant aquaculture species
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An essential first step in the genomic characterisation of a new species, in this case Atlantic halibut (Hippoglossus hippoglossus), is the generation of EST information. This forms the basis for subsequent microarray design, SNP detection and the placement of novel markers on genetic linkage maps. RESULTS: Normalised directional cDNA libraries were constructed from five different larval stages (hatching, mouth-opening, midway to metamorphosis, premetamorphosis, and post-metamorphosis) and eight different adult tissues (testis, ovary, liver, head kidney, spleen, skin, gill, and intestine). Recombination efficiency of the libraries ranged from 91-98% and insert size averaged 1.4 kb. Approximately 1000 clones were sequenced from the 5'-end of each library and after trimming, 12675 good sequences were obtained. Redundancy within each library was very low and assembly of the entire EST collection into contigs resulted in 7738 unique sequences of which 6722 (87%) had matches in Genbank. Removal of ESTs and contigs that originated from bacteria or food organisms resulted in a total of 7710 unique halibut sequences. CONCLUSION: A Unigene collection of 7710 functionally annotated ESTs has been assembled from Atlantic halibut. These have been incorporated into a publicly available, searchable database and form the basis for an oligonucleotide microarray that can be used as a tool to study gene expression in this economically important aquacultured fish.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».