Development of EST-derived simple sequence repeat markers for wheat leaf rust fungus,<i>Puccinia triticina</i>Eriks
Notice bibliographique
Résumé
Gene-associated simple sequence repeat (SSR) markers were developed for Puccinia triticina through the data mining of existing EST libraries. Analysis of 7134 expressed sequence tags (ESTs) from cDNA libraries of P. triticina detected 204 EST-SSRs with a minimum of 12 repeating nucleotides. The majority of EST-SSRs contained short di- or tri-nucleotide repeats. These EST-SSRs were evaluated on 35 P. triticina isolates collected in Canada and 21 EST-SSRs were polymorphic and informative in determining intraspecific genetic diversity. A comparison of virulence and EST-SSR genotypes showed a strong correlation between virulence to Lr2a, Lr2c and Lr17a and EST-SSRs genotypes. The differentiation of the P. triticina population based on EST-SSR genotypes was comparable to that obtained with genomic SSRs, despite differences between two types of SSR markers. Eight of the 21 EST-SSRs produced the cross amplification in Puccinia coronata and Puccinia graminis, suggesting that EST-SSRs are more applicable than genomic SSRs for interspecific analysis. In summary, our study suggests that the data mining of EST databases is a feasible way to generate informative molecular markers for genetic studies of P. triticina.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».