Development and Characterization of EST-SSR Markers from NCBI and cDNA Library in Cultivated Peanut (<i>Arachis hypogaea L.</i>)
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.
Notice bibliographique
Résumé
86 132 ESTs downloaded from GenBank in NCBI and 12 501 ESTs from cDNA library constructed by high-oil linoleic acid accession E12 were analysed. After the preprocession, there were 18 051 singletons and 9 972 contigs in the GenBank of NCBI and cDNA library. Totally 3 104 SSR locis had been screened by MISA software, accounting for 11.08% for these non-redundant ESTs. All SSR locis are divided into di-nucleotide, thi-nucleotide, tetra-nucleotide, penta-nucleotide, hexa-nucleotide and multi-nucleotide etc., and thi-nucleotide motif is the most motifs and the frequency was 43.0% and 56.8% in NCBI and cDNA libraray, respectively. The number of di- and penta-nucleotide motifs were second and third in all motifs. And the hexa-nucleotide was the least motif both in NCBI and cDNA library. In all repeat motifs nucleotide, AG/TC was the most motifs and accounted for 8.65% and 13.42% in NCBI and cDNA library respectively. Among the tri-nucleotide repeats, CTT/GAA was the most frequent motif, accounting for 6.7% and 13.42%, respectively. The repeat unit number of SSR locis is between 4 and 51.
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 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) | 0,000 | 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 découle