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Enregistrement W4226191089 · doi:10.5376/mpb.2022.13.0009

Genomic Variation Detection Analysis of 3 Self-pruning Tomato Lines Based on Resequencing

2022· article· en· W4226191089 sur OpenAlexvenueno aff
Haidong Du, Xi You, Yifeng Li, Shuai Wang, Xiujie Mao, Ning Zhang

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Breeding · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHebei Provincial Key Research ProjectsNatural Science Foundation of Hebei ProvinceHebei Normal UniversityHebei Normal University of Science and Technology
Mots-clésBiologyInflorescenceIndelGeneticsGeneGenomeKEGGPruningLocus (genetics)Candidate geneGenetic variationSingle-nucleotide polymorphismBotanyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A close relationship was indicated between the yield of self-pruning tomato varieties and the number of main stem flowers. There were many reports on the genes controlling the traits of inflorescence sealing, but few on the related studies controlling the nodes of inflorescence sealing. To study the genetic variation between different self-pruning tomatoes stem and inflorescence segments, the candidate genes involved in the regulation of inflorescence segments were screened out. In this experiment, the variation of 3 tomatoes strains GXF, AXF, and 815 were detected by resequencing technology. The results showed that a total of 5 968 501 SNPs and 485 114 Indel were detected in the three samples, and a total of 33 473 gene mutations were detected after comparison with the reference genome. The GO and KEGG databases were used to compare the mutations in the CDS region, and it was found that they mainly focused on basic metabolism and zein biosynthesis. Through genome sequence alignment analysis, 16 genes that may be involved in the regulation of the terminal segments of the tomato main stem were screened. The results confirmed the mutation locus information of related genes and laid a foundation for further research on the genetic mechanism of inflorescence positions of self-pruning tomatoes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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