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Enregistrement W2108109635 · doi:10.1139/g05-031

Linkage map of birch,<i>Betula pendula</i>Roth, based on microsatellites and amplified fragment length polymorphisms

2005· article· en· W2108109635 sur OpenAlexvenueno aff
Minna Pekkinen, Sirkka‐Liisa Varvio, K.K.M. Kulju, Hanni Kärkkäinen, Sampo Smolander, Anneli Viherä‐Aarnio, V. Koski, Mikko J. Sillanpää

Notice bibliographique

RevueGenome · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTekes
Mots-clésBetula pendulaMicrosatelliteGenetic linkageLinkage (software)BiologyGeneticsPedigree chartGenetic linkage mapGene mappingBotanyGeneAlleleChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first genetic linkage map for silver birch, Betula pendula Roth, was constructed by using a pseudo-testcross mapping strategy and integration of linkage data from 3 unrelated 2-generation pedigrees. The map is based on the genetic inheritance and segregation of 82 amplified fragment length polyhmorphisms and 19 microsatellite markers, and was constructed by simultaneously comparing the performance of CRI-MAP and OUTMAP packages. The analysis revealed 16 linkage groups, and the total map coverage is 1561 cM (Kosambi units). Average map distance between adjacent markers is 15.5 cM. Linkage groups range between 6 and 18 loci and from 81.2 to 326.5 cM; the remaining 9 linkage groups consist of 2 or 3 loci ranging from 6.3 to 42.4 cM. The uncertainty of the map is illustrated with sensitivity analysis. This initial map can serve as a basis for developing a more detailed genetic map.

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 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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,540

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations33
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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