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Enregistrement W2151235478 · doi:10.1186/1471-2164-14-750

Heterogeneity in the entire genome for three genotypes of peach [Prunus persica (L.) Batsch] as distinguished from sequence analysis of genomic variants

2013· article· en· W2151235478 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Fresnedo‐Ramírez, Pedro J. Martínez‐García, Dan E. Parfitt, Carlos H. Crisosto, Thomas M. Gradziel

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClemson UniversityNational Institute of Food and AgricultureConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaUniversity of California, DavisMcGill UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyPrunusIndelGenomeGeneticsReference genomeIntrogressionWhole genome sequencingCultivarGenotypeSingle-nucleotide polymorphismGeneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Peach [Prunus persica (L.) Batsch] is an economically important fruit crop that has become a genetic-genomic model for all Prunus species in the family Rosaceae. A doubled haploid reference genome sequence length of 227.3 Mb, a narrow genetic base contrasted by a wide phenotypic variability, the generation of cultivars through hybridization with subsequent clonal propagation, and the current accessibility of many founder genotypes, as well as the pedigree of modern commercial cultivars make peach a model for the study of inter-cultivar genomic heterogeneity and its shaping by artificial selection. RESULTS: The quantitative genomic differences among the three genotypes studied as genomic variants, included small variants (SNPs and InDels) and structural variants (SV) (duplications, inversions and translocations). The heirloom cultivar 'Georgia Belle' and an almond by peach introgression breeding line 'F8,1-42' are more heterogeneous than is the modern cultivar 'Dr. Davis' when compared to the peach reference genome ('Lovell'). A pair-wise comparison of consensus genome sequences with 'Lovell' showed that 'F8,1-42' and 'Georgia Belle' were more divergent than were 'Dr. Davis' and 'Lovell'. CONCLUSIONS: A novel application of emerging bioinformatics tools to the analysis of ongoing genome sequencing project outputs has led to the identification of a range of genomic variants. Results can be used to delineate the genomic and phenotypic differences among peach genotypes. For crops such as fruit trees, the availability of old cultivars, breeding selections and their pedigrees, make them suitable models for the study of genome shaping by artificial selection. The findings from the study of such genomic variants can then elucidate the control of pomological traits and the characterization of metabolic pathways, thus facilitating the development of protocols for the improvement of Prunus crops.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,997

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,194 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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