SNP marker development in Pinus sylvestris L. in stress-responsive genes characterized from Pinus cembra L. transcriptomes
Notice bibliographique
Résumé
Massively parallel sequencing of cDNA is an efficient route for generating sequence collections that represent expressed genes under different environmental control. The analysis of their sequence helps in developing molecular markers, such as SNPs, which represent a useful tool in detecting adaptive signals in populations. In this study novel PCR markers, based on stress responsive genes, were designed from the transcriptome of the haploxylon Swiss stone pine (Pinus cembra L.) and tested for SNPs in the diploxylon Scots pine (Pinus sylvestris L.). 84 primers were tested on P. sylvestris DNA samples originating from three different types of habitat. After sequencing and BLAST search of the amplified products, parts of 19 different candidate genes were analysed by considering the polymorphic sites, insertions/deletions as well as synonymous and non-synonymous SNPs. In a total of 3735 sites no indels, eight synonymous and 11 non-synonymous SNPs were found. By providing de novo molecular markers developed in P. cembra and tested for transferability in Scots pine, our results give support for the use of de novo markers targeting conserved regions across different pines. The SNPs detected may have important applications in further studies of adaptive genetic variation, providing tools to study relevant genes important in the long-term adaptation of pine species.
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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 ».