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Enregistrement W2053199846 · doi:10.1007/s10126-008-9089-6

Rainbow Smelt (Osmerus mordax) Genomic Library and EST Resources

2008· article· en· W2053199846 sur OpenAlexafffund
Kristian R. von Schalburg, Jong S. Leong, Glenn A. Cooper, Adrienne Robb, Marianne Beetz-Sargent, Ryan Lieph, Robert A. Holt, Richard A. Moore, K. Vanya Ewart, William R. Driedzic, Boudewijn F.H. ten Hallers, Baoli Zhu, Pieter J. de Jong, William S. Davidson, Ben F. Koop

Notice bibliographique

RevueMarine Biotechnology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandInstitute for Marine BiosciencesBC Cancer AgencySimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésBiologySmeltGene duplicationGeneticsGenomeGeneChromosomeGenomic librarygenomic DNABacterial artificial chromosomeFish <Actinopterygii>FisheryComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genomic resources in rainbow smelt (Osmerus mordax) enable us to examine the genome duplication process in salmonids and test hypotheses relating to the fate of duplicated genes. They further enable us to pursue physiological and ecological studies in smelt. A bacterial artificial chromosome library containing 52,410 clones with an average insert size of 146 kb was constructed. This library represents an 11-fold average coverage of the rainbow smelt (O. mordax) genome. In addition, several complementary deoxyribonucleic acid libraries were constructed, and 36,758 sequences were obtained and combined into 12,159 transcripts. Over half of these transcripts have been identified, several of which have been associated with cold adaptation. These basic resources show high levels of similarity (86%) to salmonid genes and provide initial support for genome duplication in the salmonid ancestor. They also facilitate identification of genes important to fish and direct us toward new technologies for other studies in fish biology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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