A target enrichment probe set for resolving the flagellate land plant tree of life
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE: New sequencing technologies facilitate the generation of large-scale molecular data sets for constructing the plant tree of life. We describe a new probe set for target enrichment sequencing to generate nuclear sequence data to build phylogenetic trees with any flagellate land plants, including hornworts, liverworts, mosses, lycophytes, ferns, and all gymnosperms. METHODS: We leveraged existing transcriptome and genome sequence data to design the GoFlag 451 probes, a set of 56,989 probes for target enrichment sequencing of 451 exons that are found in 248 single-copy or low-copy nuclear genes across flagellate plant lineages. RESULTS: Our results indicate that target enrichment using the GoFlag451 probe set can provide large nuclear data sets that can be used to resolve relationships among both distantly and closely related taxa across the flagellate land plants. We also describe the GoFlag 408 probes, an optimized probe set covering 408 of the 451 exons from the GoFlag 451 probe set that is commercialized by RAPiD Genomics. CONCLUSIONS: A target enrichment approach using the new probe set provides a relatively low-cost solution to obtain large-scale nuclear sequence data for inferring phylogenetic relationships across flagellate land plants.
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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 découle