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Enregistrement W2898222722 · doi:10.1038/s41598-018-34431-6

Artificially designed hybrids facilitate efficient generation of high-resolution linkage maps

2018· article· en· W2898222722 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueModular Robots and Swarm Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésLinkage (software)HybridComputer scienceHigh resolutionComputational biologyBiologyGeneticsGeographyGeneRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When sequencing eukaryotic genomes, linkage maps are indispensable for building scaffolds to assemble and/or to validate chromosomes. However, current approaches to constructing linkage maps are limited by marker density and cost-effectiveness, especially for wild organisms. We have now devised a new strategy based on artificially generated hybrid organisms to acquire ultrahigh-density genomic markers at reduced cost and build highly accurate linkage maps. We have also developed the novel analysis pipeline Scaffold Extender with Low Depth Linkage Analysis (SELDLA) for data processing to generate linkage maps and draft genomes. Using SELDLA, linkage maps and improved genomes for two species of pufferfish, Takifugu rubripes and Takifugu stictonotus, were obtained simultaneously. The strategy is applicable to a wide range of sexually reproducing organisms, and could, therefore, accelerate the whole genome analysis of various organisms including fish, mollusks, amphibians, insects, plants, and even mammals.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,194 · 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