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Enregistrement W2891086312 · doi:10.1093/gigascience/giy114

Chromosome-level genome assembly of the spotted sea bass, <i>Lateolabrax maculatus</i>

2018· article· en· W2891086312 sur OpenAlexfundno aff
Changwei Shao, Chang Li, Na Wang, Yating Qin, Wenteng Xu, Qun Liu, Qian Zhou, Yong Zhao, Xihong Li, Shanshan Liu, Xiaowu Chen, Shahid Mahboob, Xin Liu, Songlin Chen

Notice bibliographique

RevueGigaScience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthKing Saud University
Mots-clésLateolabraxBass (fish)GenomeBiologyChromosomeSea bassFisheryZoologyGeneticsEvolutionary biologyComputational biologyGeneFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The spotted sea bass (Lateolabrax maculatus) is a valuable commercial fish that is widely cultured in China. While analyses using molecular markers and population genetics have been conducted, genomic resources are lacking. Findings: Here, we report a chromosome-scale assembly of the spotted sea bass genome by high-depth genome sequencing, assembly, and annotation. The genome scale was 0.67 Gb with contig and scaffold N50 length of 31 Kb and 1,040 Kb, respectively. Hi-C scaffolding of the genome resulted in 24 pseudochromosomes containing 77.68% of the total assembled sequences. A total of 132.38 Mb repeat sequences were detected, accounting for 20.73% of the assembled genome. A total of 22, 015 protein-coding genes were predicted, of which 96.52% were homologous to proteins in various databases. In addition, we constructed a phylogenetic tree using 1,586 single-copy gene families and identified 125 unique gene families in the spotted sea bass genome. Conclusions: We assembled a spotted sea bass genome that will be a valuable genomic resource to understanding the biology of the spotted sea bass and will also lead to the development of molecular breeding techniques to generate spotted sea bass with better economic traits.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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