Development and characterization of Novel EST-based single-copy genic microsatellite DNA markers in white spruce and black spruce
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Due mainly to large genome size and prevalence of repetitive sequences in the nuclear genome of spruce ( Picea ), it is very difficult to develop single-copy genomic microsatellite markers. We have developed and characterized 25 polymorphic, single-copy genic microsatellites from white spruce ( Picea glauca ) EST sequences and determined their informativeness in white spruce and black spruce ( Picea mariana ) and inheritance in black spruce. Methods and Results White spruce EST sequences from NCBI dbEST were searched for the presence of microsatellite repeats. Forty-seven sequences containing dinucleotide, trinucleotide, tetranucleotide and compound repeats were selected to develop primers. Twenty-five of the designed primer pairs yielded scorable amplicons, with single-locus patterns, and were characterized in 20 individuals each of white spruce and black spruce. All 25 microsatellites were polymorphic in white spruce and 24 in black spruce. The number of alleles at a locus ranged from 2 to 18, with a mean of 8.8 in white spruce, and from 1 to 17, with a mean of 7.6 in black spruce. The expected heterozygosity/polymorphic information content ranged from 0.10 to 0.92, with a mean of 0.67 in white spruce, and from 0 to 0.93, with a mean of 0.59 in black spruce. Conclusions Microsatellites with dinucleotide and compound repeats were more informative than those with trinucleotide and tetranucleotide repeats. Eighteen microsatellite markers polymorphic between the parents of a black spruce controlled cross inherited in a single-locus Mendelian fashion. The microsatellite markers developed can be applied for various genetics, genomics, breeding, and conservation studies and applications.
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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 | 0,000 | 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 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 ».