A Mutant Brassica napus (Canola) Population for the Identification of New Genetic Diversity via TILLING and Next Generation Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
We have generated a Brassica napus (canola) population of 3,158 EMS-mutagenised lines and used TILLING to demonstrate that the population has a high enough mutation density that it will be useful for identification of mutations in genes of interest in this important crop species. TILLING is a reverse genetics technique that has been successfully used in many plant and animal species. Classical TILLING involves the generation of a mutagenised population, followed by screening of DNA samples using a mismatch-specific endonuclease that cleaves only those PCR products that carry a mutation. Polyacrylamide gel detection is then used to visualise the mutations in any gene of interest. We have used this TILLING technique to identify 432 unique mutations in 26 different genes in B. napus (canola cv. DH12075). This reflects a mutation density ranging from 1/56 kb to 1/308 kb (depending on the locus) with an average of 1/109 kb. We have also successfully verified the utility of next generation sequencing technology as a powerful approach for the identification of rare mutations in a population of plants, even in polyploid species such as B. napus. Most of the mutants we have identified are publically available.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».