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Enregistrement W2073474818 · doi:10.1139/g09-019

Transferability of cereal EST-SSR markers to ryegrass

2009· article· en· W2073474818 sur OpenAlexvenueno aff
Sung‐Chur Sim, Ju‐Kyung Yu, Young‐Ki Jo, Mark E. Sorrells, Geunhwa Jung

Notice bibliographique

RevueGenome · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited States Golf Association
Mots-clésTransferabilityBiologyMicrosatelliteGeneticsExpressed sequence tagTriticeaeGenetic markerAmpliconGenetic linkagePolymerase chain reactionGenomeGeneAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large number of expressed sequence tags (ESTs) in public databases have provided an opportunity for the systematic development of simple sequence repeat (SSR) markers. EST-SSRs derived from conserved coding sequences show considerable cross-species transferability in related species. In the present study, we assessed the utility of cereal EST-SSRs in ryegrass (Lolium spp.). A total of 165 cereal EST-SSRs were tested; a high rate of transferability (57%) and polymorphism (67% of functional EST-SSRs) was demonstrated between cereals and ryegrass. A total of 46 segregating loci derived from 37 EST-SSRs were mapped on an existing ryegrass genetic map. The mapped loci were uniformly distributed across all seven linkage groups without significant clustering at the distal regions of linkage groups. Sequences of ryegrass amplicons generated by randomly selected 16 EST-SSRs were aligned with reference sequences of cereal EST-SSRs. The SSR motifs and repeat lengths of the cereal EST-SSR markers were different from the majority of ryegrass amplicons. Furthermore, a majority of EST-SSRs amplified different flanking sequences of SSRs in ryegrass than the original cereal sequences. Our results suggest that the high degree of cereal EST-SSR transferability to ryegrass can be a useful enhancement to the molecular database of PCR-based markers but sequence analysis is essential before transferring genetic information using comparative mapping.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,349

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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