Development of a targeted genotyping platform for reproducible results within tetraploid and hexaploid blueberry
Notice bibliographique
Résumé
Blueberry ( Vaccinium spp.) is one of the most economically important berry crops worldwide. Validation of genetic mapping studies is often hindered by asynchronous marker technology. The development of a standardized genotyping platform that targets a specific set of polymorphic loci can be a practical solution to unify the scientific and breeding community toward blueberry improvement. The objective of this study was to develop and evaluate a targeted genotyping platform for cultivated blueberries that is affordable, reproducible, and sufficiently high density to warrant large-scale adoption for genomic studies. The Flex-Seq platform was developed in a two-step procedure that resulted in 22,000 loci that yielded 194,365 single nucleotide polymorphisms when assessed in a diversity set of 192 samples including cultivated and other related wild Vaccinium species. Locus recovery averaged 89.4% in the cultivated polyploid blueberry (northern highbush [NHB], southern highbush [SHB], and rabbiteye [RE]) and on average 88.8% were polymorphic. While recovery of these loci was lower in the other Vaccinium species assayed, recovery remained high and ranged between 60.8% and 70.4% depending on the taxonomic distance to the cultivated blueberry targeted in this platform. NHB had the highest mean number of variants per locus at 9.7, followed by RE with 9.1, SHB with 8.5, and a range between 7.7 and 8.5 in other species. As expected, the total number of unique-in-state haplotypes exceeded the total number of variants in the domesticated blueberries. Phylogenetic analysis using a subset of the SNPs and haplotypes mostly conformed to known relationships. The platform also offers flexibility about the number of loci, depth of sequencing for accurate dosage calling, loci and haplotype reconstruction from increased fragment length. This genotyping platform will accelerate the development and improvement of blueberry cultivars through genomic-assisted breeding tools.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».