Evolution of the nuclear genome of ferns and lycophytes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Analyses of gene expression and function, genetic networks, population polymorphisms, and genome organization at the whole genome level have enabled research on previously intractable questions (reviewed in Wolfe and Li, 2003). Among plant lineages, genomic approaches have been most widely applied in the angiosperms, where significant resources have been developed. Angiosperm studies utilizing genome scale analyses have made several important advances, including the identification of an extensive history of genome duplications (Blanc et al ., 2003; Schlueter et al ., 2004; Cui et al ., 2006), progress in understanding flower development and evolution (Doust et al ., 2005; Whibley et al ., 2006), characterization of the genetics underlying speciation and adaptation (Bradshaw and Schemske, 2003; Rieseberg et al ., 2003; Lai et al ., 2005; Eyre-Walker, 2006), the identification and mapping of recombination hot spots (Drouaud et al ., 2006), and the discovery and role of microRNAs (Bartel and Bartel, 2003; Bartel, 2004). Genomic analyses will undoubtedly continue to provide tests of longstanding questions and offer novel perspectives in biology. For example, modern genomic analyses are capable of explaining the origin of the exceptionally high chromosome numbers of homosporous ferns and lycophytes, a result that will shed light on eukaryotic genome organization and evolution. Although there are rich biological and taxonomic resources for ferns and lycophytes, the genomics of these seed-free plants is still in its infancy, and the tools necessary for genomic studies lag behind those available for seed plants. The first homosporous fern linkage map was published only recently (Nakazato et al ., 2006), whereas a large number of linkage maps for seed plants have accumulated since the 1980s
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».