Genotyping of Tomato Cultivars and Hybrids using ddRAD
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.
Notice bibliographique
Résumé
Tomato (Solanum lycopersicum) is a major crop plant and a model system for fruit development. Solanum is one of the largest angiosperm genera and includes annual and perennial plants from diverse habitats. ddRAD-seq is one of the most cost-effective methods in next generation sequencing (NGS) for generating robust genotyping data which permits high throughput simultaneous discovery and genotyping of sequence polymorphism either with or without an existing reference genome. Advantage of ddRAD technique was investigated by performing data analysis of sequence obtained through low pass whole genome sequencing and ddRAD protocol. Here we present a high-quality reduced represented genome sequence of domesticated tomato with the aim of understanding genetic variations in cultivated tomato; single nucleotide polymorphism (SNP) markers covering the whole genome of eight cultivars and four F1 hybrids were developed through Genotyping-By-Sequencing. We have sequenced twelve tomato varieties using Illumina HiSeq 4000, next generation sequencing platform. The raw data was subjected to preprocessing and aligned with reference tomato genome downloaded from ensembl release 36. The SNPs/INDELs were identified for each of the tomato varieties. A total of 30746 SNPs and 913 INDELs were identified. We investigated for homozygous polymorphic markers between PKM-1 and Arka Abha and found 745 markers which can be used as markers for fingerprinting.The homozygous polymorphic markers will be utilized for genetic mapping and trait association in a mapping population.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle