ddRAD-seq generated genomic SNP dataset of Central and Southeast European Turkey oak (Quercus cerris L.) populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Turkey oak (Quercus cerris L.) is one of the most ecologically and economically significant deciduous tree species in the Central and Southeast European regions. The species has long been known to exhibit high levels of genetic and phenotypic variation. Recent climate response predictions for Turkey oak suggest a significant distribution extension in Europe under climate change. Since Turkey oak has relative drought-tolerant behaviour, it is regarded as a potential alternative for other forest tree species during forestry climate adaptation efforts, not only in its native regions but also in Western Europe. For this reason, the survey of existing genetic variability, genetic resources, and adaptability of this species has great significance. Next-generation sequencing approaches, such as ddRAD-seq (Double digest restriction-site associated DNA sequencing), allow the attainment of high-resolution genome-wide single nucleotide polymorphisms (SNPs). This study provides the first highly variable genome-wide SNP data for Turkey oak generated by ddRAD-seq. The dataset comprises 17 607 de novo and 26 059 reference mapped SNPs for 88 individuals from eight populations, two from Bulgaria, one from Kosovo, and five from Hungary. Reference mapping was carried out by using cork oak’s (Quercus suber L.) reference genome. The obtained high-resolution genome-wide markers are suitable for investigating selection and local adaptation and inferring genetic diversity, differentiation, and population structure. The dataset is accessible at: https://doi.org/10.5281/zenodo.8091252
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».