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Enregistrement W4395112828 · doi:10.1038/s41597-024-03262-8

Chromosome-level genome assembly of the yellow-cheek carp Elopichthys bambusa

2024· article· en· W4395112828 sur OpenAlexaff
Shunyao Li, Xue-Mei Xiong, Siyu Qiu, Zhigang Shen, Yan He, Zexia Gao, Shi‐Ming Wan

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenomeCarpBiologyChromosomeSequence assemblyGenome sizeGeneGeneticsEvolutionary biologyFish <Actinopterygii>TranscriptomeFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yellow-cheek carp (Elopichthys bambusa) is a typical large and ferocious carnivorous fish endemic to East Asia, with high growth rate, nutritional value and economic value. In this study, a chromosome-level genome of yellow-cheek carp was generated by combining PacBio reads, Illumina reads and Hi-C data. The genome size is 827.63 Mb with a scaffold N50 size of 33.65 Mb, and 99.51% (823.61 Mb) of the assembled sequences were anchored to 24 pseudo-chromosomes. The genome is predicted to contain 24,153 protein-coding genes, with 95.54% having functional annotations. Repeat elements account for approximately 55.17% of the genomic landscape. The completeness of yellow-cheek carp genome assembly is highlighted by a BUSCO score of 98.4%. This genome will help us understand the genetic diversity of yellow-cheek carp and facilitate its conservation planning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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