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Enregistrement W4387014465 · doi:10.12688/f1000research.136385.1

Shark and ray genome size estimation: methodological optimization for inclusive and controllable biodiversity genomics

2023· preprint· en· W4387014465 sur OpenAlexfundno aff
Mitsutaka Kadota, Kaori Tatsumi, Kazuaki Yamaguchi, Atsuko Yamaguchi, Takashi Asahida, Keiichi Sato, Tatsuya Sakamoto, Yoshinobu Uno, Shigehiro Kuraku

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRIKENRIKEN Center for Biosystems Dynamics ResearchInstitute of GeneticsNational Institute of GeneticsMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceSysmex Corporation
Mots-clésBiologyGenomeGenome sizeSkateEvolutionary biologyStingrayGenomicsZoologyFisheryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p>Estimate of nuclear DNA content serves as an independent tool for validating the completeness of whole genome sequences and investigating the among-species variation of genome sizes, but for some species, the requirement of fresh cells makes this tool highly inaccessible. Here we focused on elasmobranch species (sharks and rays), and using flow cytometry or quantitative PCR (qPCR), estimated the nuclear DNA contents of brownbanded bamboo shark, white spotted bamboo shark, zebra shark, small-spotted catshark, sandbar shark, slendertail lanternshark, basking shark, megamouth shark, red stingray, and ocellate spot skate. Our results revealed their genome sizes spanning from 3.18 pg (for ocellate spot skate) to 13.34 pg (for slendertail lanternshark), reflecting the huge variation of genome sizes already documented for elasmobranchs. Our qPCR-based method ‘sQuantGenome’ enabled accurate genome size estimation without using live cells, which has been a severe limitation with elasmobranchs. These findings and our methodology are expected to contribute to better understanding of the diversity of genome sizes in elasmobranchs even including species with limited availability of fresh tissue materials. It will also help validate the completeness of already obtained or anticipated whole genome sequences.</ns3:p>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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