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Enregistrement W2035057366 · doi:10.1139/g03-062

No clustering for linkage map based on low-copy and undermethylated microsatellites

2003· article· en· W2035057366 sur OpenAlexvenueno aff
Yi Zhou, David Gwaze, M. H. Reyes-Valdés, Thomas Bui, Claire G. Williams

Notice bibliographique

RevueGenome · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMicrosatelliteGeneticsGenetic linkageLinkage (software)Cluster analysisComputational biologyGeneAlleleComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clustering has been reported for conifer genetic maps based on hypomethylated or low-copy molecular markers, resulting in uneven marker distribution. To test this, a framework genetic map was constructed from three types of microsatellites: low-copy, undermethylated, and genomic. These Pinus taeda L. microsatellites were mapped using a three-generation pedigree with 118 progeny. The microsatellites were highly informative; of the 32 markers in intercross configuration, 29 were segregating for three or four alleles in the progeny. The sex-averaged map placed 51 of the 95 markers in 15 linkage groups at LOD > 4.0. No clustering or uneven distribution across the genome was observed. The three types of P. taeda microsatellites were randomly dispersed within each linkage group. The 51 microsatellites covered a map distance of 795 cM, an average distance of 21.8 cM between markers, roughly half of the estimated total map length. The minimum and maximum distances between any two bins was 4.4 and 45.3 cM, respectively. These microsatellites provided anchor points for framework mapping for polymorphism in P. taeda and other closely related hard pines.

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)0,002
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations23
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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