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Enregistrement W2019532778 · doi:10.1139/g04-111

Development and characterization of microsatellite markers in<i>Cynara cardunculus</i>L.

2005· article· en· W2019532778 sur OpenAlexvenueno aff
Alberto Acquadro, Ezio Portis, David Lee, P. Donini, Sergio Lanteri

Notice bibliographique

RevueGenome · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCynara cardunculus studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCynaraMicrosatelliteBiologyDomesticationMediterranean BasinBotanyMolecular breedingMediterranean climateGeneticsAlleleGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cynara cardunculus L. is a species native to the Mediterranean basin that comprises 2 crops, globe artichoke (var. scolymus L.) and cultivated cardoon (var. altilis DC), as well as wild cardoon (var. sylvestris (Lamk) Fiori). Globe artichoke represents an important component of the South European agricultural economy but is also cultivated in North Africa, the Near East, South America, the United States, and China. Breeding activities and molecular marker studies have been, to date, extremely limited. Better knowledge of the genome of the species might be gained by developing a range of molecular markers. Here, we report on the development of 14 microsatellites (simple sequence repeats (SSRs)) through a novel approach that we have defined as the microsatellite amplified library (MAL). The approach represents a combination of amplified fragment length polymorphism and a primer extension based enriched library, is rapid, and requires no hybridization enrichment steps. The technique provided a approximately 40-fold increase in the efficiency of SSR identification compared with conventional library procedures. The developed SSRs were applied for genotyping 36 accessions of C. cardunculus, including a core of 27 varietal types of globe artichoke, 3 accessions of cultivated cardoon, and 6 Sicilian accessions of wild cardoon. Principal coordinates analysis made it possible to differentiate both cultivated and wild forms from each other.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations57
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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