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Enregistrement W2801657916 · doi:10.1002/ece3.4053

Development of high transferability cp<scp>SSR</scp> markers for individual identification and genetic investigation in Cupressaceae species

2018· article· en· W2801657916 sur OpenAlexaff
Lisha Huang, Yan‐Qiang Sun, Yuqing Jin, Qiong Gao, Xian‐Ge Hu, Fu‐Ling Gao, Xiaolei Yang, Ji‐Jun Zhu, Yousry A. El‐Kassaby, Jian‐Feng Mao

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésCupressaceaeTransferabilityIdentification (biology)BiologyGenetic markerGeneticsComputational biologyBotanyGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given the low substitution rate in plastomes, the polymorphic and codominant nature of chloroplast SSRs (cpSSRs) makes them ideal markers, complementing their nuclear counterpart. In Cupressaceae, cpSSRs are mostly paternally inherited, thus, they are useful in mating systems and pollen flow studies. Using e‐PCR, 92 SSR loci were identified across six Cupressaceae plastomes, and primers were designed for 26 loci with potential interspecific transferability. The 26 developed cpSSRs were polymorphic in four genera, Platycladus, Sabina, Juniperus, and Cupressus and are suitable for Cupressaceae molecular genetic studies and utilization. We genotyped 192 Platycladus orientalis samples from a core breeding population using 10 of the developed cpSSRs and 10 nuclear SSRs, and these individuals were identified with high confidence. The developed cpSSRs can be used in (1) a marker‐assisted breeding scheme, specifically when paternity identification is required, (2) population genetics investigations, and (3) biogeography of Cupressaceae and unraveling the genetic relationships between related species.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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