Expressed sequence tags for the chicken genome from a normalized 10-day-old white leghorn whole-embryo cDNA library. 3. DNA sequence analysis of genetic variation in commercial chicken populations
Notice bibliographique
Résumé
Single nucleotide polymorphisms (SNPs) have emerged as a major class of DNA markers with the advantage of permitting the development of high-density genetic maps adequate for quantitative trait loci (QTL) identification by linkage-disequilibrium analysis. Here we describe results of a relatively high-depth survey of chicken broiler and layer populations for SNPs in targeted genomic regions of chicken expressed sequence tag (EST) sites. The sequences scanned, representing the composite sequence of 12 amplified fragments for a total of 6489 bp, were randomly distributed, occurring on six different chromosomes or linkage groups in the chicken genome. Although one of the genomic DNA sequences did not match the reference cDNA sequence, another contained an intron that separated two putative exons. The number of SNPs observed within each of the 12 EST-targeted genomic regions ranged from 0 to 10 for a total of 44 and a frequency of 0.7%. About 70% of the polymorphisms were shared between layer and broiler populations. The average heterozygosity within the populations ranged from 0.15 to 0.48, with the layer populations showing the higher heterozygosity. SNPs and oligonucleotides described will provide a resource for genetic analysis in commercial chicken populations. The data appear to indicate that the relative frequency of SNPs in the targeted regions scanned is higher than the frequency reported for any of the other regions scanned to date in other eukaryotic genomes. Additionally, the results suggest that the use of DNA pools may offer an efficient approach to SNP detection in chickens, as has been shown in other vertebrates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,024 |
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 ».