Ultra-High-Density Genetic Maps of Jatropha curcas × Jatropha integerrima and Anchoring Jatropha curcas Genome Assembly Scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Genetic maps facilitate an understanding of genome organization and the mapping of genes and QTLs for traits of interest. Our objective was to develop a high-density genetic map of Jatropha and anchoring scaffolds from genome assemblies. We developed two ultra-high-density genetic linkage maps of Jatropha curcas × Jatropha intergerrima using a backcross (BC1) population using SNP, AFLP and SSR markers. First, SNPs were identified through genotyping-by-sequencing (GBS). The polymorphic SNPs were mapped to 3267 Jat_r4.5 scaffolds and 484 Wu_JatCur_1.0 scaffolds, and then these genomic scaffolds were mapped/anchored to the genetic linkage groups along with the AFLP and SSR markers for each genome assembly separately. We successfully mapped 7284 polymorphic SNPs, and 54 AFLP and SSR markers on 11 linkage groups using the Jat_r4.5 genomic scaffolds, resulting in a genome length of 1088 cM and an average marker interval of 0.71 cM. We mapped 7698 polymorphic SNPs, and 99 AFLP and SSR markers on 11 linkage groups using the Wu_JatCur_1.0 genomic scaffolds, resulting in a genome length of 870 cM and an average marker interval of 1.67 cM. The mapped SNPs were annotated to various regions of the genome, including exon, intron and intergenic regions. We developed two ultra-high-density linkage maps anchoring a high number of genome scaffolds to linkage groups, which provide an important resource for the structural and functional genomics as well as for molecular breeding of Jatropha while also serving as a framework for assembling and ordering whole genome scaffolds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».