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Enregistrement W1999405717 · doi:10.1139/g09-029

Mapping barley<i>Ds</i>insertions using wheat deletion lines reveals high insertion frequencies in gene-rich regions with high to moderate recombination rates

2009· article· en· W1999405717 sur OpenAlexaffvenue
Harpinder Randhawa, Jaswinder Singh, Peggy G. Lemaux, Kulvinder S. Gill

Notice bibliographique

RevueGenome · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésBiologyRecombinationGeneticsTransposable elementGeneGenomeGene conversionHomologous recombination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene distribution is highly uneven in the large genomes of barley and wheat; however, location, order, and gene density of gene-containing regions are very similar between the two genomes. Flanking sequences from 35 unique, single-copy, barley Ds insertion events were physically mapped using wheat nullisomic-tetrasomic, ditelosomic, and deletion lines. Of the 35 sequences, 23 (66%) detected 34 loci mapping on all 7 homoeologous wheat groups. Seven sequences were not mapped owing to lack of polymorphism and the remaining 5 (14%) were barley-specific. All 34 loci physically mapped to the previously identified gene-rich regions (GRRs) of wheat, making the contained genes candidates for targeted mutagenesis by remobilization. Transpositions occurred preferentially into GRRs with higher recombination rates. The GRRs containing 17 of the 23 Ds insertions accounted for 60%-89% of the respective arm's recombination. The remaining 6 (17%) insertions mapped to GRRs with <15% of the arm's recombination. Overall, kb/cM estimates for the Ds-containing GRRs were twofold higher than those for regions without insertions. These results suggest that all genes may be targeted by transposon-based gene cloning, although the transposition frequency for genes present in recombination-poor regions is significantly less than that present in highly recombinogenic regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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