Transcriptome characterization and screening of molecular markers in ecologically important Himalayan species (<i>Rhododendron arboreum</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Rhododendron arboreum is an ecologically prominent species, which also lends commercial and medicinal benefits in the form of palatable juices and useful herbal drugs. Local abundance and survival of the species under a highly fluctuating climate make it an ideal model for genetic structure and functional analysis. However, a lack of genomic data has hampered additional research. In the present study, cDNA libraries from floral and foliar tissues of the species were sequenced to provide a foundation for understanding the functional aspects of the genome and to construct an enriched repository that will promote genomics studies in the genera. Illumina's platform facilitated the generation of ∼100 million high-quality paired-end reads. De novo assembly, clustering, and filtering out of shorter transcripts predicted 113 167 non-redundant transcripts with an average length of 1164.6 bases. Of these, 71 961 transcripts were categorized based on functional annotations in the Gene Ontology database, whereby 5710 were grouped into 141 pathways and 23 746 encoded for different transcription factors. Transcriptome screening further identified 35 419 microsatellite regions, of which, 43 polymorphic loci were characterized on 30 genotypes. Seven hundred and nineteen transcripts had 811 high-quality single-nucleotide polymorphic variants with a minimum coverage of 10, a total score of 20, and SNP% of 50.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».