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Enregistrement W4365421228 · doi:10.5376/ija.2023.13.0002

Analysis of SSR Information in Aquatic Plant <i>Euryale ferox</i> Salisb Transcriptome

2023· article· en· W4365421228 sur OpenAlexvenueno aff
Bowen Xue, Fangfang Sun, Ronghua Zhou, Jun Xu, yulai yin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Aquaculture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscriptomeBiologyMicrosatelliteBotanyGeneticsGeneGene expressionAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to study the genetic diversity breeding of aquatic plant Euryale ferox  Salisb, this paper developed Euryale ferox  Salisb EST-SSR marker by transcriptome sequencing technology, and 86 829 Unigenes were screened. Then we got 9 640 SSR loci from transcriptome by using the software MISA, accounting for 11.10% of all the Unigenes, the average distributing distance is about 7.65 kb. The Di and Trinucleotide are the major repetitive types in Euryale ferox  Salisb transcriptome, accounting for 61.88% and 21.55% of all the SSRs, respectively. There are 226 repeat motifs were detected, of which A/T, AG/CT and AAG/CTT were high frequency repeat motifs, accounting for 1.25%、50.87% and 6.51% of all repeat motifs, respectively. The SSR motif length is centered in 12~20 bp, while the number of SSR over 20 bp was 717, accounting for 7.44%. 11 pairs of SSR primers were successfully designed and screened. The results showed that the SSR loci of the Euryale ferox  Salisb transcriptome were higher in frequency, rich in type, which could serve as foundation for the further development of SSR markers and genetic diversity.

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)0,000
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 enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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