Genotyping by sequencing for SNP marker development in onion
Notice bibliographique
Résumé
Onion (Allium cepa) is not highly tractable for development of molecular markers due to its large (16 gigabases per 1C) nuclear genome. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are useful for genetic characterization and marker-aided selection of onion because of codominance and common occurrence in elite germplasm. We completed genotyping by sequencing (GBS) to identify SNPs in onion using 46 F2 plants, parents of the F2 plants (Ailsa Craig 43 and Brigham Yellow Globe 15-23), two doubled haploid (DH) lines (DH2107 and DH2110), and plants from 94 accessions in the USDA National Plant Germplasm System (NPGS). SNPs were called using the TASSEL 3.0 Universal Network Enabled Analysis (UNEAK) bioinformatics pipeline. Sequences from the F2 and DH plants were used to construct a pseudo-reference genome against which genotypes from all accessions were scored. Quality filters were used to identify a set of 284 high quality SNPs, which were placed onto an existing genetic map for the F2 family. Accessions showed a moderate level of diversity (mean He = 0.341) and evidence of inbreeding (mean F = 0.592). GBS is promising for SNP discovery in onion, although lack of a reference genome required extensive custom scripts for bioinformatics analyses to identify high quality markers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».