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Enregistrement W2404901597 · doi:10.1111/tpj.13215

The genome of black raspberry (<i>Rubus occidentalis</i>)

2016· article· en· W2404901597 sur OpenAlexaff
Robert VanBuren, Doug Bryant, Jill M. Bushakra, Kelly Vining, Patrick P. Edger, Erik R. Rowley, Henry D. Priest, Todd P. Michael, Eric Lyons, Sergei A. Filichkin, Michael Dossett, Chad E. Finn, Nahla Bassil, Todd C. Mockler

Notice bibliographique

RevueThe Plant Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBerry genetics and cultivation research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesMichigan State UniversityNational Institute of Food and AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésRubusBlowing a raspberryBiologyFragariaDomesticationRosaceaeMalusBotanyHorticultureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black raspberry (Rubus occidentalis) is an important specialty fruit crop in the US Pacific Northwest that can hybridize with the globally commercialized red raspberry (R. idaeus). Here we report a 243 Mb draft genome of black raspberry that will serve as a useful reference for the Rosaceae and Rubus fruit crops (raspberry, blackberry, and their hybrids). The black raspberry genome is largely collinear to the diploid woodland strawberry (Fragaria vesca) with a conserved karyotype and few notable structural rearrangements. Centromeric satellite repeats are widely dispersed across the black raspberry genome, in contrast to the tight association with the centromere observed in most plants. Among the 28 005 predicted protein-coding genes, we identified 290 very recent small-scale gene duplicates enriched for sugar metabolism, fruit development, and anthocyanin related genes which may be related to key agronomic traits during black raspberry domestication. This contrasts patterns of recent duplications in the wild woodland strawberry F. vesca, which show no patterns of enrichment, suggesting gene duplications contributed to domestication traits. Expression profiles from a fruit ripening series and roots exposed to Verticillium dahliae shed insight into fruit development and disease response, respectively. The resources presented here will expedite the development of improved black and red raspberry, blackberry and other Rubus cultivars.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations152
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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