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Enregistrement W2027305723 · doi:10.1007/s11032-015-0224-6

Single-nucleotide polymorphism identification and genotyping in Camelina sativa

2015· article· en· W2027305723 sur OpenAlexafffund
Ravinder Singh, Venkatesh Bollina, Erin E. Higgins, Wayne E. Clarke, Christina Eynck, Christine Sidebottom, R. K. Gugel, Rod J. Snowdon, Isobel A. P. Parkin

Notice bibliographique

RevueMolecular Breeding · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensNational Research Council CanadaPlant Biotechnology InstituteSaskatchewan Research Council (Canada)Agriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesSaskatchewan Canola Development Commission
Mots-clésBiologyCamelina sativaGeneticsSingle-nucleotide polymorphismSNP genotypingMolecular Inversion ProbeGenotypingOryza sativaSNP arraySNPdbSNPPopulationMolecular breedingGenomicsComputational biologyGenomeGenotypeGeneCropAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Camelina sativa, a largely relict crop, has recently returned to interest due to its potential as an industrial oilseed. Molecular markers are key tools that will allow C. sativa to benefit from modern breeding approaches. Two complementary methodologies, capture of 3′ cDNA tags and genomic reduced-representation libraries, both of which exploited second generation sequencing platforms, were used to develop a low density (768) Illumina GoldenGate single nucleotide polymorphism (SNP) array. The array allowed 533 SNP loci to be genetically mapped in a recombinant inbred population of C. sativa. Alignment of the SNP loci to the C. sativa genome identified the underlying sequenced regions that would delimit potential candidate genes in any mapping project. In addition, the SNP array was used to assess genetic variation among a collection of 175 accessions of C. sativa, identifying two sub-populations, yet low overall gene diversity. The SNP loci will provide useful tools for future crop improvement of C. sativa.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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