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Enregistrement W2079147904 · doi:10.1139/g06-068

SNP-based markers for discriminating olive (<i>Olea europaea</i> L.) cultivars

2006· article· en· W2079147904 sur OpenAlexvenueno aff
Stefano Reale, Silvia Doveri, Aurora Díaz, Antonella Angiolillo, Livia Lucentini, Fabio Pilla, A. Martı́n, P. Donini, D. Lee

Notice bibliographique

RevueGenome · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFood Standards Agency
Mots-clésOleaBiologyCultivarSNPGenetic markerBotanyOleaceaeGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A set of 11 polymorphic markers (1 cleaved amplified polymorphic sequence (CAPS), 2 sequence-characterized amplified regions (SCARs), and 8 single-nucleotide polymorphism (SNP)-derived markers) was obtained for olive cultivar identification by comparing DNA sequences from different accessions. Marker development was more efficient, using sequences from the database rather than cloning arbitrary DNA fragments. Analyses of the sequences of 3 genes from 11 diverse cultivars revealed an SNP frequency of 1 per 190 base pairs in exons and 1 per 149 base pairs in introns. Most mutations were silent or had little perceptible effect on the polypeptide encoded. The higher incidence of transversions (55%) suggests that methylation is not the major driving force for DNA base changes. Evidence of linkage disequilibrium in 2 pairs of markers has been detected. The set of predominantly SNP-based markers was used to genotype 65 olive samples obtained from Europe and Australia, and was able clearly to discriminate 77% of the cultivars. Samples, putatively of the same cultivar but derived from different sources, were revealed as identical, demonstrating the utility of these markers as tools for resolving nomenclature issues. Genotyping data were used for constructing a dendrogram by UPGMA cluster analysis using the simple matching similarity coefficient. Relationships between cultivars are discussed in relation to the route of olive's spread.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations100
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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