Integration of microsatellite-based genetic maps for the turkey (Meleagris gallopavo)
Notice bibliographique
Résumé
Integration of turkey genetic maps and their associated markers is essential to increase marker density in support of map-based genetic studies. The objectives of this study were to integrate 2 microsatellite-based turkey genetic maps--the Roslin map and the University of Minnesota (UMN) map--by genotyping markers from the Roslin study on the mapping families of the UMN study. A total of 279 markers was tested, and 240 were subsequently screened for polymorphisms in the UMN/Nicholas Turkey Breeding Farms (NTBF) mapping families. Of the 240 markers, 89 were genetically informative and were used for genotyping the F2 offspring. Significant genetic linkages (log of odds > 3.0) were found for 84 markers from the Roslin study. BLASTn comparison of marker sequences with the draft assembly of the chicken genome found 263 significant matches. The combination of genetic and in silico mapping allowed for the alignment of all linkage groups of the Roslin map with those of the UMN map. With the addition of the markers from the Roslin map, 438 markers are now genetically linked in the UMN/NTBF families, and more than 1700 turkey sequences have now been assigned to likely positions in the chicken-genome sequence.
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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) | 0,001 | 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 ».