<i>Aegilops tauschii</i>Genome Sequence: A Framework for Meta-analysis of Wheat QTLs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerous quantitative trait loci (QTL) have been mapped in tetraploid and hexaploid wheat and wheat relatives, mostly with simple sequence repeat (SSR) or single nucleotide polymorphism (SNP) markers. To conduct meta-analysis of QTL requires projecting them onto a common genomic framework, either a consensus genetic map or genomic sequence. The latter strategy is pursued here. Of 774 QTL mapped in wheat and wheat relatives found in the literature, 585 (75.6%) were successfully projected onto the Aegilops tauschii pseudomolecules. QTL mapped with SNP markers were more successfully projected (92.2%) than those mapped with SSR markers (66.2%). The QTL were not distributed homogeneously along chromosome arms. Their frequencies increased in the proximal-to-distal direction but declined in the most distal regions and were weakly correlated with recombination rates along the chromosome arms. Databases for projected SSR markers and QTL were constructed and incorporated into the Ae. tauschii JBrowse. To facilitate meta-QTL analysis, eight clusters of QTL were used to estimate standard deviations (σ^) of independently mapped QTL projected onto the Ae. tauschii genome sequence. The standard deviations σ^ were modeled as an exponential decay function of recombination rates along the Ae. tauschii chromosomes. We implemented four hypothesis tests for determining the membership of query QTL. The hypothesis tests and estimation procedure for σ^ were implemented in a web portal for meta-analysis of projected QTL. Twenty-one QTL for Fusarium head blight resistance mapped on wheat chromosomes 3A, 3B, and 3D were analyzed to illustrate the use of the portal for meta-QTL analyses.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».