MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2736734159 · doi:10.3732/apps.1700018

AveDissR: An R function for assessing genetic distinctness and genetic redundancy

2017· article· en· W2736734159 sur OpenAlex
Mo‐Hua Yang, Yong‐Bi Fu

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplications in Plant Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyGermplasmRedundancy (engineering)Principal component analysisGeneticsSingle-nucleotide polymorphismComputational biologyComputer scienceArtificial intelligenceGenotypeGeneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PREMISE OF THE STUDY: Assessing genetic distinctness or redundancy is an important part of plant germplasm characterization. We previously introduced a new marker-based approach using the average dissimilarity of an accession to assess genetic distinctness or redundancy. However, this approach has not been widely applied, largely due to the lack of software to integrate separate analyses involving dissimilarity calculation, analysis of molecular variance, and principal coordinates analysis. METHODS AND RESULTS: An R function, AveDissR, was developed to integrate three separate analyses into one package for assessing genetic distinctness or redundancy. It can analyze large data sets of dominant or codominant markers such as amplified fragment length polymorphisms (AFLPs), simple sequence repeats (SSRs), or single-nucleotide polymorphisms (SNPs), generate a useful set of output files for germplasm assessment, and run in an R environment on any computer platform. CONCLUSIONS: AveDissR can make the assessment of genetic distinctness or redundancy in plant germplasm more feasible and useful.

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,272 · 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