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Enregistrement W4411483948 · doi:10.1093/g3journal/jkaf133

Measuring genetic diversity of Texas bluegrass and allele sharing with Kentucky bluegrass interspecific hybrids using genome-wide markers

2025· article· en· W4411483948 sur OpenAlexaff
Nicholas A. Boerman, Matthew D. Robbins, Ambika Chandra, Tom Brentano, B. Shaun Bushman

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyHybridInterspecific competitionBackcrossingPopulationContigGenetic diversityCultivarGenetic distanceGeneticsGenomeBotanyGenetic variationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kentucky bluegrass is an important cool-season turfgrass species. However, heat and drought tolerance is an issue. Interspecific hybridization with a related species, Texas bluegrass, is an approach used to improve heat and drought tolerance. We report herein a contig assembly and annotation of Texas bluegrass that was completed and used to measure the population structure of Texas bluegrass, interspecific lines between Texas and Kentucky bluegrass, and the percent allele sharing between advanced interspecific lines and cultivars to Texas bluegrass. The contig assembly was comprised of 367 contigs and spanned 6.6 Gb with 198,746 predicted gene models and an assembly and transcriptome completeness of over 97% as indicated by BUSCO orthologous gene alignment. It was used to call 14,504 high-quality SNPs. A principal component analysis showed separation of populations across the first 3 PCs, explaining 21.5, 11.1, and 5.4%, respectively, of the variation across the populations. Advanced interspecific lines and cultivars diverged from Texas bluegrass while sharing 62-74% of their alleles with Texas bluegrass. Interspecific Texas × Kentucky bluegrasses could be important for improving heat and drought tolerance among bluegrasses.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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