No clustering for linkage map based on low-copy and undermethylated microsatellites
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».