Development of two major resources for pea genomics: the GenoPea 13.2K SNP Array and a high‐density, high‐resolution consensus genetic map
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Single nucleotide polymorphism (SNP) arrays represent important genotyping tools for innovative strategies in both basic research and applied breeding. Pea is an important food, feed and sustainable crop with a large (about 4.45 Gbp) but not yet available genome sequence. In the present study, 12 pea recombinant inbred line populations were genotyped using the newly developed GenoPea 13.2K SNP Array. Individual and consensus genetic maps were built providing insights into the structure and organization of the pea genome. Largely collinear genetic maps of 3918-8503 SNPs were obtained from all mapping populations, and only two of these exhibited putative chromosomal rearrangement signatures. Similar distortion patterns in different populations were noted. A total of 12 802 transcript-derived SNP markers placed on a 15 079-marker high-density, high-resolution consensus map allowed the identification of ohnologue-rich regions within the pea genome and the localization of local duplicates. Dense syntenic networks with sequenced legume genomes were further established, paving the way for the identification of the molecular bases of important agronomic traits segregating in the mapping populations. The information gained on the structure and organization of the genome from this research will undoubtedly contribute to the understanding of the evolution of the pea genome and to its assembly. The GenoPea 13.2K SNP Array and individual and consensus genetic maps are valuable genomic tools for plant scientists to strengthen pea as a model for genetics and physiology and enhance breeding.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle