Rapid development of PCR-based genome-specific repetitive DNA junction markers in wheat
Notice bibliographique
Résumé
In hexaploid wheat (Triticum aestivum L.) (AABBDD, C=17 000 Mb), repeat DNA accounts for approximately 90% of the genome, of which transposable elements (TEs) constitute 60%-80%. Despite the dynamic evolution of TEs, our previous study indicated that the majority of TEs are conserved and collinear between the homologous wheat genomes, based on identical insertion patterns. In this study, we exploited the unique and abundant TE insertion junction regions identified from diploid Aegilops tauschii to develop genome-specific repeat DNA junction markers (RJM) for use in hexaploid wheat. In this study, both BAC end and random shotgun sequences were used to search for RJM. Of the 300 RJM primer pairs tested, 269 (90%) amplified single bands from diploid Ae. tauschii. Of these 269 primer pairs, 260 (97%) amplified hexaploid wheat and 9 (3%) amplified Ae. tauschii only. Among the RJM primers that amplified hexaploid wheat, 88% were successfully assigned to individual chromosomes of the hexaploid D genome. Among the 38 RJM primers mapped on chromosome 6D, 31 (82%) were unambiguously mapped to delineated bins of the chromosome using various wheat deletion lines. Our results suggest that the unique RJM derived from the diploid D genome could facilitate genetic, physical, and radiation mapping of the hexaploid wheat D genome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».