Linking porcine microsatellite markers to known genome regions by identifying their human orthologs
Notice bibliographique
Résumé
Microsatellites, or tandem simple sequence repeats (SSRs), have become one of the most popular molecular markers in genome mapping because of their abundance across genomes and because of their high levels of polymorphism. However, information on which genes surround or flank them has remained very limited for most SSRs, especially in livestock species. In this study, an in silico comparative mapping approach was developed to link porcine SSRs to known genome regions by identifying their human orthologs. From a total of 1321 porcine microsatellites used in this study, 228 were found to have blocks in alignment with human genomic sequences. These 228 SSRs span about 1459 cM of the porcine genome, but with uneven distributions, ranging from 2 on SSC12 to 24 on SSC14. Linking these porcine SSRs to the known genome regions in the human genome also revealed 16 new putative synteny groups between these two species. Fifteen SSRs on SSC3 with identified human orthologs were typed on a pig-hamster radiation hybrid (RH) panel and used in a joint analysis with 80 known gene markers previously mapped on SSC3 using the same panel. The analysis revealed that they were all highly linked to either one or both adjacent markers. These results indicated that assigning the porcine SSRs to known genome regions by identifying their human orthologs is a reliable approach. The process will provide a foundation for positional cloning of causative genes for economically important traits.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».