Development and evaluation of the utility of GenoBaits Peanut 40K for a peanut MAGIC population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Population and genotype data are essential for genetic mapping. The multi-parent advanced generation intercross (MAGIC) population is a permanent mapping population used for precisely mapping quantitative trait loci. Moreover, genotyping-by-target sequencing (GBTS) is a robust high-throughput genotyping technology characterized by its low cost, flexibility, and limited requirements for information management and support. In this study, an 8-way MAGIC population was constructed using eight elite founder lines. In addition, GenoBaits Peanut 40K was developed and utilized for the constructed MAGIC population. A subset (297 lines) of the MAGIC population at the S2 stage was genotyped using GenoBaits Peanut 40K. Furthermore, these lines and the eight parents were analyzed in terms of pod length, width, area, and perimeter. A total of 27 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were revealed to be significantly associated with peanut pod size-related traits according to a genome-wide association study. The GenoBaits Peanut 40K provided herein and the constructed MAGIC population will be applicable for future research to identify the key genes responsible for important peanut traits. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s11032-023-01417-w.
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.
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 | 0,001 | 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 découle