Development of novel <scp>EST</scp> ‐ <scp>SSR</scp> markers for <i>Ephedra sinica</i> (Ephedraceae) by transcriptome database mining
Notice bibliographique
Résumé
Premise of the Study Ephedra sinica (Ephedraceae) is a gymnosperm shrub with a wide distribution across Central and Eastern Asia. It is widely cultivated as a medicinal plant, but its wild populations are monitored to determine whether protection is needed. Methods and Results Thirty‐six microsatellite markers, including 11 polymorphic markers, were developed from E. distachya RNA ‐Seq data deposited in the National Center for Biotechology Information db EST database. Among 100 genotyped E. sinica individuals originating from five different population groups, the allele number ranged from three to 22 per locus. Levels of observed and expected heterozygosity ranged from 0 to 0.866 (average 0.176) and 0 to 0.876 (average 0.491), respectively. Allelic polymorphism information content ranged from 0.000 to 0.847 (average 0.333). Cross‐species amplifications were successfully conducted with two related Ephedra species for all 11 di‐ or trinucleotide simple sequence repeats. Conclusions This study provides the first set of microsatellite markers for genetic monitoring and surveying of this medicinal plant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».