Pursuit for est microsatellites in a tetraploid model from de novo transcriptome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Available scientific literature reports very few microsatellite markers derived from tetraploid genomes using de novo transcriptome sequencing, mostly because their gain usually represents a major computational challenge due to complicated combinatorics during assembly of sequence reads. Here we present a novel approach for mining polymorphic microsatellite loci from transcriptome data in a tetraploid species with no reference genome available. Pairs of 114 bp long de novo sequenced transcriptome reads of Centaurium erythraea were merged into short contigs of 170-200 bp each. High accuracy assembly of the pairs of reads was accomplished by a minimum of 14 bp overlap. Sequential bioinformatics operations involved fully free and open-source software and were performed using an average personal computer. Out of the 13 150 candidate contigs harboring SSR motifs obtained in a final output, we randomly chose 16 putative markers for which we designed primers. We tested the effectiveness of the established bioinformatics approach by amplifying them in eight different taxa within the genus Centaurium having various ploidy levels (diploids, tetraploids and hexaploids). Nine markers displayed polymorphism and/or transferability among studied taxa. They provided 54 alleles in total, ranging from 2 to 14 alleles per locus. The highest number of alleles was observed in C. erythraea, C. littorale and a hybridogenic taxon C. pannonicum. The developed markers are qualified to be used in genetic population studies on declining natural populations of Centaurium species, thus providing valuable information to evolutionary and conservation biologists. The developed cost-effective methodology provides abundant de novo assembled short contigs and holds great promise to mine numerous additional EST-SSR-containing markers for possible use in genetics population studies of tetraploid taxa within the genus Centaurium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».