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Enregistrement W2602978763 · doi:10.1371/journal.pone.0174007

Construction and evaluation of a high-density SNP array for the Pacific oyster (Crassostrea gigas)

2017· article· en· W2602978763 sur OpenAlexaboutno aff
Haigang Qi, Kai Song, Chunyan Li, Wei Wang, Busu Li, Li Li, Guofan Zhang

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesEarmarked Fund for Modern Agro-industry Technology Research SystemNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismPacific oysterBiologyGenotypingSNP genotypingOysterCrassostreaSNPGeneticsGenotypeGeneFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are widely used in genetics and genomics research. The Pacific oyster (Crassostrea gigas) is an economically and ecologically important marine bivalve, and it possesses one of the highest levels of genomic DNA variation among animal species. Pacific oyster SNPs have been extensively investigated; however, the mechanisms by which these SNPs may be used in a high-throughput, transferable, and economical manner remain to be elucidated. Here, we constructed an oyster 190K SNP array using Affymetrix Axiom genotyping technology. We designed 190,420 SNPs on the chip; these SNPs were selected from 54 million SNPs identified through re-sequencing of 472 Pacific oysters collected in China, Japan, Korea, and Canada. Our genotyping results indicated that 133,984 (70.4%) SNPs were polymorphic and successfully converted on the chip. The SNPs were distributed evenly throughout the oyster genome, located in 3,595 scaffolds with a length of ~509.4 million; the average interval spacing was 4,210 bp. In addition, 111,158 SNPs were distributed in 21,050 coding genes, with an average of 5.3 SNPs per gene. In comparison with genotypes obtained through re-sequencing, ~69% of the converted SNPs had a concordance rate of >0.971; the mean concordance rate was 0.966. Evaluation based on genotypes of full-sib family individuals revealed that the average genotyping accuracy rate was 0.975. Carrying 133 K polymorphic SNPs, our oyster 190K SNP array is the first commercially available high-density SNP chip for mollusks, with the highest throughput. It represents a valuable tool for oyster genome-wide association studies, fine linkage mapping, and population genetics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations81
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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