Towards an expanded and integrated linkage map of cucumber (<i>Cucumis sativus</i>L.)
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
Linkage maps in cucumber (Cucumis sativus var. sativus L.) have been constructed using morphological traits, isozymes, restriction fragment length polymorphisms (RFLPs), and random amplified polymorphic DNAs (RAPDs). The lack of polymorphism in cucumber has led to the construction of relatively unsaturated maps (13- to 80-point). We have added amplified fragment length polymorphism (AFLP) markers to existing narrow-based (within C. sativus) and wide-based (C. sativus × C. sativus var. hardwickii) maps. JoinMap v. 2.0 was used to construct maps and to join these with historical maps from several previous studies. Our narrow- and wide-based merged maps contain 255 and 197 markers, respectively, including morphological traits, disease resistance loci, isozymes, RFLPs, RAPDs, and AFLPs. Condensation of total map distance occurred in merged maps compared to historic maps using many of the same markers. This phenomenon is most likely due to differences in map construction algorithms. The merged maps represent the best fit of the data used and are an important first step towards the construction of a comprehensive linkage map for cucumber. Identification of additional anchor markers between the narrow- and wide-based maps presented here may allow their future integration into a unified model.Key words: map merging, JoinMap, cucumber, AFLP.
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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