Development of an InDel polymorphism database for jute via comparative transcriptome analysis
Notice bibliographique
Résumé
Jute (Corchorus spp.) is one of the most commercially important bast fiber crops in the world. However, molecular markers and high-density genetic maps are still lacking on jute compared with other crops. Insertion/deletion (InDel) markers, one of the most abundant sources of DNA/RNA variations in plant genomes, can easily be distinguished among different accessions using high-throughput sequencing. Using three transcriptome datasets, we identified and developed InDel markers. Altogether, 51 172 InDel sites in 18 800 unigenes were discovered, and the number of InDel loci per unigene varied from 1 to 31. Further, we found 94 InDel types, varying from 1 to 159 bp; the most common were single-nucleotide (23 028), binucleotide (9824), and trinucleotide (9182). In total, 49 563 InDels in 18 445 transcripts were discovered in the comparison between TC and YG, followed by 48 934 InDels in 18 408 transcripts between NY and YG, and 3570 InDels in 2701 unigenes between NY and TC. Additionally, there were 1273 InDel sites in 1129 unigenes with polymorphisms between any two of the three accessions. Twenty-nine (58%) primer pairs represented polymorphisms when compared to the jute accessions, and PIC varied from 0.340 to 0.680, with an average of 0.491.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».