Characterization and comparison of microsatellites derived from repeat‐enriched libraries and expressed sequence tags
Notice bibliographique
Résumé
The construction of high-density linkage maps for use in identifying loci underlying important traits requires the development of large numbers of polymorphic genetic markers spanning the entire genome at regularly spaced intervals. As part of our efforts to develop markers for rainbow trout (Oncorhynchus mykiss), we performed a comparison of allelic variation between microsatellite markers developed from expressed sequence tag (EST) data and anonymous markers identified from repeat-enriched libraries constructed from genomic DNA. A subset of 70 markers (37 from EST databases and 33 from repeat enriched libraries) was characterized with respect to polymorphism information content (PIC), number of alleles, repeat number, locus duplication within the genome and ability to amplify in other salmonid species. Higher PIC was detected in dinucleotide microsatellites derived from ESTs than anonymous markers (72.7% vs. 54.0%). In contrast, dinucleotide repeat numbers were higher for anonymous microsatellites than for EST derived microsatellites (27.4 vs.18.1). A higher rate of cross-species amplification was observed for EST microsatellites. Approximately half of each marker type was duplicated within the genome. Unlike single-copy markers, amplification of duplicated microsatellites in other salmonids was not correlated to phylogenetic distance. Genomic microsatellites proved more useful than EST derived microsatellites in discriminating among the salmonids. In total, 428 microsatellite markers were developed in this study for mapping and population genetic studies in rainbow trout.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».