TILLING in the botanical garden: a reverse genetic technique feasible for all plant species.
Notice bibliographique
Résumé
Targeting Induced Local Lesions IN Genomes (TILLING) is a powerful technology that employs heteroduplex analysis to detect which organisms in a population carry single nucleotide mutations in specific genes. Genes are amplified by PCR using pooled genomic DNA from several individuals as a template. Following denaturation and renaturation of the amplified DNA, heteroduplexes form if organisms with wild type and mutant sequence are both present in the pool. The heteroduplexes can be detected by cleavage with an endonuclease and resolution of the resulting fragments on a sequencing gel. TILLING can be an effective reverse genetic technique if it is used to screen populations mutagenized with chemical mutagens such as ethyl methane sulfonate (EMS). Since such mutagens induce a diverse array of mutant alleles at a high frequency in any organism without the need of transgenic technology, TILLING is more versatile, universal and requires a smaller mutagenized population than other reverse genetic methods. TILLING can also be used to detect naturally occurring single nucleotide polymorphisms (SNP’s) in genes among accessions, varieties, ecotypes or cultivars. These SNP’s can serve as genetic markers in mapping, breeding and genotyping and can provide information concerning gene structure, linkage disequilibrium, population structure or adaptation.
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 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 ».