An SNP-based approach to estimating the mating and relatedness components of plant mating portfolios
Notice bibliographique
Résumé
An individual's mating portfolio includes the number and genetic diversity of its mates and the distribution of genetic contributions to resulting offspring. For natural plant populations, microsatellites are useful for quantifying mating outcomes, but mating studies typically involve too few microsatellite markers to determine mate relatedness. In contrast, genotyping-by-sequencing (GBS) identifies thousands of single-nucleotide polymorphisms (SNPs) that enable relatedness assessment of parental plants but is unnecessarily informative and costly for parentage analysis of many offspring. We propose using GBS to identify SNPs for a sample of parental plants to both characterize their relatedness and provide selected markers for identifying seed parents. We specifically describe the development of SNP-SCALE markers and determine their efficacy for identifying the fathers of seed families of known maternal plants. Because GBS identifies many more SNPs than needed for mating analysis, specific SNPs can be selected for marker development based on ideal characteristics (equal allele frequencies, gametic phase disequilibrium). The SNP-SCALE approach produces allele-specific markers with unique size and fluorescent tags that facilitate scoring with few errors. These markers can be assayed relatively inexpensively using multiplex PCR and electrophoresis with a DNA sequencer. For a sample of parental Delphinium glaucum plants and their seeds, 30 marker loci provided adequate discrimination to characterize mating outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».