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Enregistrement W4394481620 · doi:10.6084/m9.figshare.21062193

Additional file 1 of Genomic insights into the evolutionary history and diversification of bulb traits in garlic

2022· dataset· en· W4394481620 sur OpenAlexaff
Ningyang Li, Xueyu Zhang, Xiudong Sun, Siyuan Zhu, Yi Cheng, Meng Liu, Song Gao, Jiangjiang Zhang, Yanzhou Wang, Xiai Yang, Jianrong Chen, Fu Li, Qiaoyun He, Zheng Zeng, Xiaoge Yuan, Zhiman Zhou, Longchuan Ma, Taotao Wang, Xiang Li, Hanqiang Liu, Yupeng Pan, Mengyan Zhou, Chunsheng Gao, Gang Zhou, Zhenlin Han, Shiqi Liu, Jianguang Su, Zhihui Cheng, Shilin Tian, Touming Liu

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGarlic and Onion Studies
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)BiologyBulbEvolutionary biologyGenealogyGeneticsHistoryBusinessEcologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Table S1. Basic information for 233 accessions. Table S2. Statistics of variation in 230 garlic accessions from the GBS sequencing. Table S3. Basic information for 84 resequenced accessions. Table S4. Statistics and distribution of SNPs identified from 84 garlic accessions by resequencing. Table S5. Statistics and distribution of small indels identified from 84 garlic accessions by resequencing. Table S6. Divergent genomic regions between CG1 and CG2 (FST > 0.5). Table S7. Genomic region with top 5% θπ ratio. Table S8. Genomic region with top 5% population branch statistic (PBS) values. Table S9. Genomic region with top 5% XP-CLR values. Table S10. Genes located in the sweep region of CG1 and CG2. Table S11. Genes underwent selection in both CG1 and CG2 groups. Table S12. Statistical data for RNA sequencing of bulbs in 81 accessions. Table S13. Statistical analysis for genes associated with bulb traits. Table S14. Statistical data of SNPs in the genic regions of 84 accessions. Table S15. Statistics of overlap ratio for the deleterious mutations between accessions. Table S16. Summary of deleterious mutation burden in 84 accessions. Table S17. Genetic loci associated with clove number in 230 accessions (P < 5.32 ×10−9). Table S18. Differentially expressed genes by comparing the profiling of bulbs whose cloves are before enlargement and under enlarging-growth. Table S19. Differentially expressed genes underwent common selection in CG1 and CG2. Table S20. Primer sequences for constructing the overexpressed vector of Asa6G06199.1.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8540,215

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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