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Enregistrement W2125137994 · doi:10.1093/bfgp/elu004

Genomic variation in Helianthus: learning from the past and looking to the future

2014· article· en· W2125137994 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBriefings in Functional Genomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvances in Cucurbitaceae Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHelianthusDomesticationIntrogressionEvolutionary biologyGenomeGenetic variationAdaptation (eye)Genetic algorithmTransposable elementPopulationGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helianthus is an economically important and genetically diverse genus, containing both evolutionary model species and cultivated species. Genetic variation within this genus has been examined at many different scales, from genome size changes to chromosomal structure to nucleotide variation. The growing amount of genomic resources within the genus has yielded insights into the importance of paleopolyploid events, and how transposable elements can cause rapid genome size increases. The rapidly evolving chromosomes in Helianthus have provided a system whereby it has been possible to study how chromosomal rearrangements impact speciation, adaptation and introgression. Population and quantitative genetic studies have used the abundant nucleotide variation to identify a number of candidate genes which may be involved in both local adaptation and domestication. The results from these investigations have provided basic knowledge about evolution and how to utilize genetic resources for both agriculture and conservation. Targeting Helianthus for further study as new technologies emerge will allow for a better understanding of how different types of genomic variation interact and contribute to phenotypic variation in a complex system that is ecologically and economically significant.

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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