Development of EST-SSR markers in <i>Bergenia ciliata</i> using <i>de novo</i> transcriptome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Bergenia ciliata (Haw.) Sternb. is an important herb predominantly found in the Indian Himalayan Region. It is widely used in medicines, healthcare systems, cosmetics, fodder, and ornamental purposes. The Illumina sequencing and de novo transcriptome assembly were carried out in B. ciliata to develop and identify simple sequence repeat markers. A total of 18 226 simple sequence repeats (SSRs) were identified wherein di-nucleotides were found to be abundant (47.88%), followed by mono-nucleotide (35.03%) and tri-nucleotide (15.88%) repeats. A total of 11 839 EST-SSR primers were designed, of which 96 primer pairs were commercially synthesized. Finally, 17 primer pairs revealed clear, distinct polymorphic bands, and these primers were validated with 40 diverse B. ciliata accessions. The present study revealed moderate level of genetic diversity ( Ho = 0.389, He = 0.542, and PIC = 0.513). Furthermore, the transcriptome data and EST-SSR markers generated during the present investigation could be an important genetic resource for functional genomics, population studies, and conservation genetics of the genus Bergenia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».