Analysis of SSR Information in Aquatic Plant <i>Euryale ferox</i> Salisb Transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».