Characterization of polyploid wheat genomic diversity using a high‐density 90 000 single nucleotide polymorphism array

2014· article· en· 1 897 citations· W2145792266 sur OpenAlex· 10.1111/pbi.12183

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,018

Tête enseignante GPT0,175

Écart entre enseignants: 0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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 découle

Résumé

High-density single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping arrays are a powerful tool for studying genomic patterns of diversity, inferring ancestral relationships between individuals in populations and studying marker-trait associations in mapping experiments. We developed a genotyping array including about 90,000 gene-associated SNPs and used it to characterize genetic variation in allohexaploid and allotetraploid wheat populations. The array includes a significant fraction of common genome-wide distributed SNPs that are represented in populations of diverse geographical origin. We used density-based spatial clustering algorithms to enable high-throughput genotype calling in complex data sets obtained for polyploid wheat. We show that these model-free clustering algorithms provide accurate genotype calling in the presence of multiple clusters including clusters with low signal intensity resulting from significant sequence divergence at the target SNP site or gene deletions. Assays that detect low-intensity clusters can provide insight into the distribution of presence-absence variation (PAV) in wheat populations. A total of 46 977 SNPs from the wheat 90K array were genetically mapped using a combination of eight mapping populations. The developed array and cluster identification algorithms provide an opportunity to infer detailed haplotype structure in polyploid wheat and will serve as an invaluable resource for diversity studies and investigating the genetic basis of trait variation in wheat.

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La notice

Revue: Plant Biotechnology Journal
Thématique: Wheat and Barley Genetics and Pathology
Domaine: Agricultural and Biological Sciences
Établissements canadiens: University of Saskatchewan
Organismes subventionnaires: Biotechnology and Biological Sciences Research CouncilBorlaug Global Rust InitiativeWestern Grains Research FoundationGenome CanadaGenome PrairieGrains Research and Development CorporationCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationGordon and Betty Moore FoundationU.S. Department of AgricultureHoward Hughes Medical InstituteNational Science Foundation
Mots-clés: BiologyPolyploidSingle-nucleotide polymorphismGenotypingGeneticsGenetic diversitySNP genotypingHaplotypeSNPEvolutionary biologyGenetic variationSNP arrayGenotypeGenomeComputational biologyGenePopulation
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2145792266