Development of Genome-Wide Insertion and Deletion Polymorphism Markers from Next-Generation Sequencing Data in Rice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Next-generation sequencing technologies enable the re-sequencing of a large number of genomes and provide an unprecedented opportunity to discover numerous DNA polymorphisms throughout the genome of a species. As the second most abundant form of genetic variation, InDels, with characteristics of co-dominance, multiple alleles and high stability and density and that are easy to genotype, have received an increasing amount attention. RESULTS: In this work, a total of 2,329,544 InDels were identified in 1767 rice genomes; these InDels were dispersed across all 12 rice chromosomes, with one InDel marker found, on average, every 160.22 bp. There were 162,380 highly polymorphic InDels with a polymorphism information content (PIC) ≥ 0.5, contributing 1.81 % to the unique primer set. Of these highly polymorphic InDels, we also selected InDels with major allele differences (the size difference between the most and second most frequent alleles) ≥ 3 bp or 8 bp for primer design, which provided a more flexible choice for researchers. Finally, we experimentally validated 100 highly polymorphic InDels for accuracy and polymorphism. The PCR results showed that the accuracy of the InDel markers was 95.70 %, while the average PIC value was 0.56, with a range of 0.19 to 0.78; the average allele number was 3.02, with a range of 2 to 5. CONCLUSIONS: Our genome-wide and easily used InDel markers with high polymorphism and density in both cultivated and wild rice will undoubtedly have practical implications in rice marker-assisted breeding and will also meet the need of fine-scale genetic mapping in map-based rice gene cloning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».