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Enregistrement W2161940320 · doi:10.1186/1471-2164-5-73

Microarrays for global expression constructed with a low redundancy set of 27,500 sequenced cDNAs representing an array of developmental stages and physiological conditions of the soybean plant

2004· article· en· W2161940320 sur OpenAlexaff
Lila O. Vodkin, Anupama Khanna, Robin T. Shealy, Steven J. Clough, Delkin O. Gonzalez, Reena Philip, Gracia Zabala, Françoise Thibaud‐Nissen, Mark Sidarous, Martina V. Strömvik, Elizabeth Shoop, Christina Schmidt, Ernest F. Retzel, John E. Erpelding, Randy C. Shoemaker, Alicia Rodríguez‐Huete, Joseph C. Polacco, Virginia H. Coryell, Paul Keim, George Gong, Lei Liu, José R. Pardinas, Peter A. Schweitzer

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNorth Central Soybean Research ProgramUnited Soybean BoardNational Science Foundation
Mots-clésBiologyUniGeneDNA microarrayComplementary DNAGeneticsGene expression profilingExpressed sequence tagGene expressionGeneComputational biologyMicroarraycDNA library

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Microarrays are an important tool with which to examine coordinated gene expression. Soybean (Glycine max) is one of the most economically valuable crop species in the world food supply. In order to accelerate both gene discovery as well as hypothesis-driven research in soybean, global expression resources needed to be developed. The applications of microarray for determining patterns of expression in different tissues or during conditional treatments by dual labeling of the mRNAs are unlimited. In addition, discovery of the molecular basis of traits through examination of naturally occurring variation in hundreds of mutant lines could be enhanced by the construction and use of soybean cDNA microarrays. RESULTS: We report the construction and analysis of a low redundancy 'unigene' set of 27,513 clones that represent a variety of soybean cDNA libraries made from a wide array of source tissue and organ systems, developmental stages, and stress or pathogen-challenged plants. The set was assembled from the 5' sequence data of the cDNA clones using cluster analysis programs. The selected clones were then physically reracked and sequenced at the 3' end. In order to increase gene discovery from immature cotyledon libraries that contain abundant mRNAs representing storage protein gene families, we utilized a high density filter normalization approach to preferentially select more weakly expressed cDNAs. All 27,513 cDNA inserts were amplified by polymerase chain reaction. The amplified products, along with some repetitively spotted control or 'choice' clones, were used to produce three 9,728-element microarrays that have been used to examine tissue specific gene expression and global expression in mutant isolines. CONCLUSIONS: Global expression studies will be greatly aided by the availability of the sequence-validated and low redundancy cDNA sets described in this report. These cDNAs and ESTs represent a wide array of developmental stages and physiological conditions of the soybean plant. We also demonstrate that the quality of the data from the soybean cDNA microarrays is sufficiently reliable to examine isogenic lines that differ with respect to a mutant phenotype and thereby to define a small list of candidate genes potentially encoding or modulated by the mutant phenotype.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations105
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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