MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2382807106

RAPD Analysis of Castor Seed Size Traits Linkage

2015· article· en· W2382807106 sur OpenAlexaff
Bao Chun-guan

Notice bibliographique

RevueActa Agriculturae Boreali-Sinica · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePeanut Plant Research Studies
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRAPDRicinusBiologyGenome sizePrimer (cosmetics)DNAGenomeBiotechnologyBotanyGeneticsGeneChemistryGenetic diversityPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Castor seed size varies greatly due to breed,has yet to see molecular biology research on castor bean size traits associated with the development. In this experiment,32 castor seeds of different sizes as research material,with U25( 55) uniform design for seed size traits RAPD-PCR reaction system and conditions were optimized. The optimal reaction system: 25 μL system,10 × Buffer 2. 7 μL,d NTP 2. 4 μL,Mg2 +2. 4 μL,DNA 1. 7 μL,primers 1. 9μL,Taq polymerase 2. 0 μL,dd H2 O 11. 9 μL. The best reaction conditions were: 94 ℃ 150 s; 94 ℃ 45 s,39 ℃65 s,72 ℃ 90 s,35 cycles; 72 ℃ 10 min; 4 ℃ preservation. With SB-002 primer( nucleotide sequence( 5'-3') :TGCCGAGCTG),using the best reaction system and conditions,screening a different band in the largest grain castor seeds,sequencing results were compared in the NCBI found with high yield rice genome DNA,mRNA or c DNA homology of 100%. Therefore,It can be concluded that the different band relevant to castor seed yield,laid the foundation for the relevant molecular mechanisms of castor seed size traits studied.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActa Agriculturae Boreali-SinicaMême sujetPeanut Plant Research StudiesTravaux en français237 207