MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388280548 · doi:10.1139/gen-2023-0051

Identification of chromosomes by fluorescence in situ hybridization in <i>Gossypium hirsutum</i> via developing oligonucleotide probes

2023· article· en· W4388280548 sur OpenAlexvenueno aff
Min Xu, Haiyue Guo, Yingying Wang, Baoliang Zhou

Notice bibliographique

RevueGenome · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueResearch in Cotton Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyOligonucleotideGeneticsFluorescence in situ hybridizationChromosomeCytogeneticsHybridization probeGossypiumMolecular cytogeneticsMolecular biologyDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discrimination of chromosome is essential for chromosome manipulation or visual chromosome characterization. Oligonucleotide probes can be employed to simplify the procedures of chromosome identification in molecular cytogenetics due to its simplicity, fastness, cost-effectiveness, and high efficiency. So far, however, visual identification of cotton chromosomes remains unsolved. Here, we developed 16 oligonucleotide probes for rapid and accurate identification of chromosomes in Gossypium hirsutum: 9 probes, of which each is able to distinguish individually one pair of chromosomes, and seven probes, of which each distinguishes multiple pairs of chromosomes. Besides the identification of Chrs. A09 and D09, we first find Chr. D08, which carries both 45S and 5S rDNA sequences. Interestingly, we also find Chr. A07 has a small 45S rDNA size, suggesting that the size of this site on Chr. A07 may have reduced during evolution. By the combination of 45S and 5S rDNA sequences and oligonucleotide probes developed, 10 chromosomes (Chrs. 3–7, and 9–13) in A subgenome and 7 (Chrs. 1–2, 4–5, and 7–9) in D subgenome of cotton are able to be recognized. This study establishes cotton oligonucleotide fluorescence in situ hybridization technology for discrimination of chromosomes, which supports and guides for sequence assembling, particularly, for tandem repeat sequences in cotton.

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)0,001
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 enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenomeMême sujetResearch in Cotton CultivationTravaux en français237 207