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Enregistrement W1999441985 · doi:10.1139/g06-140

A high-resolution, intraspecific linkage map of pepper (Capsicum annuum L.) and selection of reduced recombinant inbred line subsets for fast mapping

2007· article· en· W1999441985 sur OpenAlexvenueno aff
Lorenzo Barchi, Julien Bonnet, C Boudet, Patrick Signoret, István Nagy, Sergio Lanteri, Alain Palloix, Véronique Lefèbvre

Notice bibliographique

RevueGenome · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCapsicum annuumPepperInbred strainGeneticsIntraspecific competitionRecombinant DNASelection (genetic algorithm)Genetic linkageGene mappingLinkage (software)BotanyGeneHorticultureChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A high-resolution, intraspecific linkage map of pepper (Capsicum annuum L.) was constructed from a population of 297 recombinant inbred lines. The parents were the large-fruited inbred cultivar 'Yolo Wonder' and the hot pepper line 'Criollo de Morelos 334', which is heavily used as a source of resistance to a number of diseases. A set of 587 markers (507 amplified fragment length polymorphisms, 40 simple sequence repeats, 19 restriction fragment length polymorphisms, 17 sequence-specific amplified polymorphisms, and 4 sequence tagged sites) were used to generate the map; of these, 489 were assembled into 49 linkage groups (LGs), including 14 LGs with 10 to 60 markers per LG and 35 with 2 to 9 markers per LG. The framework map covered 1857 cM with an average intermarker distance of 5.71 cM. Twenty-three LGs, composed of 69% of the markers and covering 1553 cM, were assigned to 1 of the 12 haploid pepper chromosomes, leaving 26 LGs (304 cM) unassigned. The chromosome framework map built with 250 markers led to a high level of mapping confidence and an average intermarker distance of 6.54 cM. By applying MapPop software, it was possible to select smaller subsets of 141 or 93 most informative individuals with a view to reducing the time and cost of further mapping and phenotyping. To define the smallest number of individuals sufficient for assigning any new marker to a chromosome, subsets from 12 to 45 individuals and a set of 13 markers distributed over all 12 chromosomes were screened. In most cases, the markers were correctly assigned to their expected chromosome, but the accuracy of the map position decreased as the number of individuals was reduced.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations82
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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