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Enregistrement W2075508564 · doi:10.1534/genetics.108.096487

Rapid High Resolution Single Nucleotide Polymorphism–Comparative Genome Hybridization Mapping in <i>Caenorhabditis elegans</i>

2008· article· en· W2075508564 sur OpenAlexaff
Stéphane Flibotte, Mark L. Edgley, Jason S Maydan, Jon Taylor, Rick Zapf, R Waterston, Donald G. Moerman

Notice bibliographique

RevueGenetics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGenomeSNP arrayCaenorhabditis elegansMolecular Inversion ProbeRestriction fragment length polymorphismSNPGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed a significantly improved and simplified method for high-resolution mapping of phenotypic traits in Caenorhabditis elegans using a combination of single nucleotide polymorphisms (SNPs) and oligo array comparative genome hybridization (array CGH). We designed a custom oligonucleotide array using a subset of confirmed SNPs between the canonical wild-type Bristol strain N2 and the Hawaiian isolate CB4856, populated with densely overlapping 50-mer probes corresponding to both N2 and CB4856 SNP sequences. Using this method a mutation can be mapped to a resolution of approximately 200 kb in a single genetic cross. Six mutations representing each of the C. elegans chromosomes were detected unambiguously and at high resolution using genomic DNA from populations derived from as few as 100 homozygous mutant segregants of mutant N2/CB4856 heterozygotes. Our method completely dispenses with the PCR, restriction digest, and gel analysis of standard SNP mapping and should be easy to extend to any organism with interbreeding strains. This method will be particularly powerful when applied to difficult or hard-to-map low-penetrance phenotypes. It should also be possible to map polygenic traits using this method.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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