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Enregistrement W4287935025 · doi:10.15454/1vvd-sd23

GENOPARFUM : Création de ressources et d'outils moléculaires pour la mise en place d'une stratégie de sélection sur la lavande.

2020· preprint· en· W4287935025 sur OpenAlexfundno aff
Berline Fopa Fomeju, D. Brunel, A. Bérard, Jean-Baptiste Rivoal, P. Gallois, Marie‐Christine Le Paslier, J.P. Bouverat-Bernier

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésLavenderSelection (genetic algorithm)Computer scienceBiotechnologyBiologyBotanyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fine lavender (Lavandula angustifolia) and lavandin (Lavandula x intermedia) are emblematic species of France and of great economic interest. Thanks to the cost reduction of sequencing technologies and to the development of suitable bioinformatics tools, Iteipmai, with the help of its partners (INRAE, CRIEPPAM and CNPMAI), was able to set up a project to develop molecular tools on lavender and lavandin, in order to improve the efficiency of breeding programs. Thus, the GenoParfum project was set up to create the genomic resources necessary for the development of these new strategies using next-generation sequencing technologies. This general objective is declined in three axes: (i) to develop a catalog of reference lavender genes, (ii) to identify SNP (Single Nucleotide Polymorphism) polymorphism for lavender and lavandin and (iii) to test the validity of this polymorphism within the scope of an analysis of genetic diversity (clonal varieties and natural populations of lavender). This article presents the work carried out in axis 3 (the results from axes 1 and 2 are presented in an associated article (Fopa Fomeju et al., 2018)). A pooled sequencing approach was used to study SNP-type polymorphism in 21 natural populations from 6 geographic regions of southeastern France and northwestern Italy. These populations were collected at altitudes ranging from 200 meters to 1500 meters. To these populations, 3 population varieties selected by Iteipmai (Rapido, Carla and Saralia) were added. The results indicated that genetic diversity was structured according to the geographical origin of the populations and not according to their altitude. The rate of polymorphism in improved populations was similar to that observed in natural populations. This approach also made it possible to highlight the relevance of molecular tools for the management of genetic resources. The results will be used to build a core collection to initiate association genetics studies and to identify markers associated with agronomic traits of interest to lavender.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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