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Enregistrement W2080853600 · doi:10.1139/g05-115

Analysis of ESTs from multiple <i>Gossypium hirsutum</i> tissues and identification of SSRs

2006· article· en· W2080853600 sur OpenAlexvenueno aff
Earl Taliercio, Randy D. Allen, Margaret Essenberg, Natalya Klueva, Henry Nguyen, Mohini A. Patil, Paxton Payton, Ana Cecilia M. Millena, Angela Phillips, Margaret L. Pierce, Brian E. Scheffler, Rickie B. Turley, Jing Wang, Deshui Zhang, Jodi Scheffler

Notice bibliographique

RevueGenome · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueResearch in Cotton Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésExpressed sequence tagBiologyGenBankGeneticsGeneGossypiumGene mappingMicrosatelliteGenomeChromosomeAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to expand the Gossypium hirsutum L. (cotton) expressed sequence tag (EST) database, ESTs representing a variety of tissues and treatments were sequenced. Assembly of these sequences with ESTs already in the EST database (dbEST, GenBank) identified 9675 cotton sequences not present in GenBank. Statistical analysis of a subset of these ESTs identified genes likely differentially expressed in stems, cotyledons, and drought-stressed tissues. Annotation of the differentially expressed cDNAs tentatively identified genes involved in lignin metabolism, starch biosynthesis and stress response, consistent with pathways likely to be active in the tissues under investigation. Simple sequence repeats (SSRs) were identified among these ESTs, and an inexpensive method was developed to screen genomic DNA for the presence of these SSRs. At least 69 SSRs potentially useful in mapping were identified. Selected amplified SSRs were isolated and sequenced. The sequences corresponded to the EST containing the SSRs, confirming that these SSRs will potentially map the gene represented by the EST. The ESTs containing SSRs were annotated to help identify the genes that may be mapped using these markers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations46
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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