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Enregistrement W2889461510 · doi:10.3390/ijms19092587

Genotyping-by-Sequencing Enhances Genetic Diversity Analysis of Crested Wheatgrass [Agropyron cristatum (L.) Gaertn.]

2018· article· en· W2889461510 sur OpenAlexafffundabout
Kiran Baral, Bruce Coulman, Bill Biligetu, Yong‐Bi Fu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésBiologyOutcrossingGenetic diversityPolyploidGenetic variationGenomeGeneticsGenotypingMicrosatelliteEvolutionary biologyGenotypeBotanyAlleleGenePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular characterization of unsequenced plant species with complex genomes is now possible by genotyping-by-sequencing (GBS) using recent next generation sequencing technologies. This study represents the first use of GBS application to sample genome-wide variants of crested wheatgrass [Agropyron cristatum (L.) Gaertn.] and assess the genetic diversity present in 192 genotypes from 12 tetraploid lines. Bioinformatic analysis identified 45,507 single nucleotide polymorphism (SNP) markers in this outcrossing grass species. The model-based Bayesian analysis revealed four major clusters of the samples assayed. The diversity analysis revealed 15.8% of SNP variation residing among the 12 lines, and 12.1% SNP variation present among four genetic clusters identified by the Bayesian analysis. The principal coordinates analysis and dendrogram were able to distinguish four lines of Asian origin from Canadian cultivars and breeding lines. These results serve as a valuable resource for understanding genetic variability, and will aid in the genetic improvement of this outcrossing polyploid grass species for forage production. These findings illustrate the potential of GBS application in the characterization of non-model polyploid plants with complex genomes.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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