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Enregistrement W2027434235 · doi:10.1139/g01-120

Microsatellite isolation and characterization in sunflower (<i>Helianthus annuus</i>L.)

2002· article· en· W2027434235 sur OpenAlexvenueno aff
Norma Paniego, Mercedes Echaide, M. Castejon Munoz, Luis G. Fernández, Susana Torales, Paula Faccio, Irma Fuxan, Mónica Carrera, Rubén O. Zandomeni, E. Y. Suárez, H. Esteban Hopp

Notice bibliographique

RevueGenome · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHelianthus annuusBiologySunflowerMicrosatelliteBotanyGeneticsGeneAgronomyAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of microsatellite markers for sunflower (Helianthus annuus L.) was performed to estimate their frequency, nature (structure), levels of polymorphism, usefulness for genotype identification, and calculation of genetic relationships between inbred lines representing the species diversity. Isolation was performed from a small-insert genomic library followed by hybridization screening using oligonucleotide probes containing different nucleotide arrays. In this work, 503 unique microsatellite clones were sequenced and 271 PCR primer sequences bordering the microsatellite repeat were designed. For polymorphism assessment, 16 H. annuus germplasm accessions were checked and 170 of the primers tested were shown to be polymorphic for the selected lines. The polymorphic microsatellites produced an average of 3.5 alleles/locus and an average polymorphism information content (PIC) of 0.55. The most frequently found motifs within polymorphic simple-sequence repeats (SSRs) were: (GA)n, (GT)n, (AT)n, followed by trinucleotides (ATT)n, (TGG)n, and (ATC)n, and the tetranucleotide (CATA)n. Most of the 170 SSRs obtained showed important differences in the 16 reference inbred lines used for their characterization. In this work, 20 of the most informative SSRs destined to sunflower genotyping and legal fingerprinting purposes are fully described.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations114
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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