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Enregistrement W4401973479 · doi:10.1002/csc2.21325

Variability in predicted deleterious mutations among barley accessions conserved ex situ

2024· article· en· W4401973479 sur OpenAlexafffund
Yong‐Bi Fu

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyGeneticsEx situ conservationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the genetic cost for long‐term conservation of more than 7 million plant germplasm accessions in 1750 genebanks worldwide requires knowledge about the extent and variation of deleterious mutations within and among conserved germplasm collections. Our recent study revealed a wide range of mutations predicted to be deleterious to gene function and averaged sample‐wise mutation burden per deleterious locus across barley, wheat, oat, soybean, maize, rapa, and sunflower germplasm collections. Here we report the extent and variation of predicted deleterious mutations among nine accessions of a barley ( Hordeum vulgare L.) collection from an RNA‐Seq analysis of 16 individual samples of each accession. The assayed accessions were found to vary significantly in the number and proportion of single nucleotide polymorphisms (SNPs) predicted to be deleterious mutations (ranging from 242 to 314 with a mean of 270 and from 0.00073 to 0.00099 with a mean of 0.00086, respectively). Similarly, a significant variation was also observed in the averaged sample‐wise mutation burden estimates per deleterious locus, ranging from 0.541 to 0.747 with a mean of 0.681. Cultivar accessions had higher averages in the proportions of the predicted deleterious SNPs and in the averaged sample‐wise mutation burden estimates than landrace accessions (0.00090 vs. 0.00082 and 0.695 vs. 0.663, respectively). The estimates of deleterious base‐substitution mutations (×10 −8 ) for the nine accessions varied from 0.313 to 0.406 with a mean of 0.349. These within‐collection findings are useful for understanding the genetic cost in conserved germplasm and have implications for long‐term germplasm management and conservation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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