Identification of chromosomes by fluorescence in situ hybridization in <i>Gossypium hirsutum</i> via developing oligonucleotide probes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».