Mapping barley genes to chromosome arms by transcript profiling of wheat–barley ditelosomic chromosome addition lines
Notice bibliographique
Résumé
Wheat-barley disomic and ditelosomic chromosome addition lines have been used as genetic tools for a range of applications since their development in the 1980s. In the present study, we used the Affymetrix Barley1 GeneChip for comparative transcript analysis of the barley cultivar Betzes, the wheat cultivar Chinese Spring, and Chinese Spring - Betzes ditelosomic chromosome addition lines to physically map barley genes to their respective chromosome arm locations. We mapped 1257 barley genes to chromosome arms 1HS, 2HS, 2HL, 3HS, 3HL, 4HS, 4HL, 5HS, 5HL, 7HS, and 7HL based on their transcript levels in the ditelosomic addition lines. The number of genes assigned to individual chromosome arms ranged from 24 to 197. We validated the physical locations of the genes through comparison with our previous chromosome-based physical mapping, comparative in silico mapping with rice and wheat, and single feature polymorphism (SFP) analysis. We found our physical mapping of barley genes to chromosome arms to be consistent with our previous physical mapping to whole chromosomes. In silico comparative mapping of barley genes assigned to chromosome arms revealed that the average genomic synteny to wheat and rice chromosome arms was 63.2% and 65.5%, respectively. In the 1257 mapped genes, we identified SFPs in 924 genes between the appropriate ditelosomic line and Chinese Spring that supported physical map placements. We also identified a single small rearrangement event between rice chromosome 9 and barley chromosome 4H that accounts for the loss of synteny for several genes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».