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Enregistrement W2051351527 · doi:10.1139/g10-019

Development and characterization of microsatellite markers of the fungal plant pathogen <i>Sclerotinia trifoliorum</i>

2010· article· en· W2051351527 sur OpenAlexvenueno aff
Evans N. Njambere, George J. Vandemark, Weidong Chen

Notice bibliographique

RevueGenome · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgricultural Research Service
Mots-clésSclerotinia sclerotiorumBiologyMicrosatelliteSclerotiniaLocus (genetics)PopulationGeneticsAlleleBotanyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sclerotinia trifoliorum is an important pathogen of forage legumes and some grain legumes. Attempts to study its population biology using microsatellite markers developed for Sclerotinia sclerotiorum and Sclerotinia subarctica resulted in no amplification or low levels of polymorphism. This study reports the development and characterization of 33 microsatellite loci developed from a microsatellite-enriched library of S. trifoliorum. Based on a population of 42 isolates of S. trifoliorum, these microsatellite markers are highly polymorphic, with a mean of 6.5 alleles per locus (range 3-12) and a mean expected heterozygosity of 0.63 (range 0.26-0.9). Based on locations of these marker sequences in the S. sclerotiorum genome, these microsatellite loci are dispersed throughout the genome. However, 50% (265 of 528) of pairwise comparisons of the 33 microsatellite loci had significant linkage disequilibrium, which could be explained by the mixed mating systems (homothallism and heterothallism) and clonal reproduction of S. trifoliorum. Thirty of the 33 loci were successfully applied to S. sclerotiorum, and 28 loci were polymorphic. However, only 10 loci are applicable to Sclerotinia minor and 1 locus to Sclerotinia homoeocarpa. These markers are therefore useful for population structure assessment, QTL mapping, and ecological analyses in S. trifoliorum and potentially in other Sclerotinia species.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,153 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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