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Enregistrement W2162825559 · doi:10.1139/gen-2015-0017

Molecular marker development and genetic diversity exploration by RNA-seq in <i>Platycodon grandiflorum</i>

2015· article· en· W2162825559 sur OpenAlexvenueno aff
Hyun Jung Kim, Jungsu Jung, Myung‐Shin Kim, Je Min Lee, Doil Choi, Inhwa Yeam

Notice bibliographique

RevueGenome · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le DéveloppementRural Development Administration
Mots-clésBiologyGenetic diversityMicrosatelliteLocus (genetics)GeneticsAlleleMolecular markerCampanulaceaeGenetic markerGeneBotanyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platycodon grandiflorum, generally known as the bellflower or balloon flower, is the only species in the genus Platycodon of the family Campanulaceae. Platycodon plants have been traditionally used as a medicinal crop in East Asia for their antiphlogistic, antitussive, and expectorant properties. Despite these practical uses, marker-assisted selection and molecular breeding in platycodons have lagged due to the lack of genetic information on this genus. In this study, we performed RNA-seq analysis of three platycodon accessions to develop molecular markers and explore genetic diversity. First, genic simple sequence repeats (SSRs) were retrieved and compared; dinucleotide motifs were the most abundant repeats (39%-40%) followed by trinucleotide (25%-31%), tetranucleotide (1.5%-1.9%), and pentanucleotide (0.3%-1.0%) repeats. The result of in silico SSR analysis, three SSR markers were detected and showed possibility to distinguish three platycodon accessions. After several filtering procedures, 180 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were used to design 40 cleaved amplified polymorphic sequence (CAPS) markers. Twelve of these PCR-based markers were validated as highly polymorphic and utilized to investigate genetic diversity in 21 platycodon accessions collected from various regions of South Korea. Collectively, the 12 markers yielded 35 alleles, with an average of 3 alleles per locus. Polymorphism information content (PIC) values ranged from 0.087 to 0.693, averaging 0.373 per locus. Since platycodon genetics have not been actively studied, the sequence information and the DNA markers generated from our research have the potential to contribute to further genetic improvements, genomic studies, and gene discovery in this genus.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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