Development of two major resources for pea genomics: the GenoPea 13.2K SNP Array and a high‐density, high‐resolution consensus genetic map
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
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 ».