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Enregistrement W4394475330 · doi:10.6084/m9.figshare.19795435

Construction of an evenly-distributed genetic map using contig-tag-SNPs for quantitative trait loci (QTL) analysis of fiber-related traits in kenaf (<i>Hibiscus cannabinus</i> L.)

2022· dataset· en· W4394475330 sur OpenAlexaff
Yi Xu, Xuebei Wan, Siyuan Chen, Ting Liu, Jianmin Qi, Jiantang Xu, Liwu Zhang

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueHibiscus Plant Research Studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKenafQuantitative trait locusHibiscusContigBiologyTraitGenetic analysisFiberGeneticsBotanyComposite materialComputer scienceGeneGenomeMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kenaf is one of the most important natural fiber crops worldwide, which aims at harvesting bast fiber. Mining QTL loci of fiber yield and quality traits will facilitate fiber improvement and molecular marker-assisted breeding in kenaf. In this study, Fuhong 952 and Zanyin No. 1 were used as parents to construct two mapping populations, F<sub>2</sub> and F<sub>2:3</sub>, and an evenly distributed genetic linkage map was constructed by re-sequencing. The map contains 2512 contig-tag-SNP markers, and 18 linkage groups with a total length of 1287.63 cM and an average distance of 0.51 cM. Totally, 32 and 28 QTLs were detected in the F<sub>2</sub> and F<sub>2:3</sub> populations, respectively. Through Blast searching against the reference genome using the sequences of flanking molecular markers linked to QTLs, 374 candidate genes related to cell wall formation and photoperiod regulating flowering were found in these loci, including cellulose synthase-like genes, MYB genes, and Agamous-like genes. These findings could lay a foundation for the improvement of fiber-related traits and gene cloning in kenaf.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3200,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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