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Enregistrement W7057716735

La construction d’une carte génétique consensus à haute densité chez le soja basée sur des marqueurs SNP dérivés du génotypage par séquençage (GBS)

2020· other· fr· W7057716735 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationConsensus conference
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les cartes génétiques dérivées de l’étude d’une seule population de cartographie souffrent typiquement de plusieurs lacunes dont une couverture incomplète du génome et une résolution limitée. Une carte génétique consensus est une carte issue de la fusion de multiples cartes génétiques individuelles et permet de remédier à ces lacunes. Cette étude avait pour objectif de construire une carte génétique consensus à haute densité pour le soja (Glycine max (L.) Merr.) canadien au moyen de marqueurs obtenus par génotypage par séquençage (GBS). Six populations biparentales, dont l’effectif variait entre 278 et 365 lignées, ont été génotypées par GBS. Dans un premier temps, nous avons généré une carte génétique pour chaque population. Les tailles de ces cartes variaient entre 1869,3 cM et 2286,7 cM. Au total, quatre-vingt-trois (83) intervalles non-couverts ayant une taille > 10 cM (le maximum étant de 34,8 cM) ont été recensés. Ensuite, les six (6) cartes génétiques individuelles ont été fusionnées pour produire une carte consensus couvrant 99,5 % du génome, totalisant 16 311 SNP, s’étendant sur 2075,2 cM et comptant seulement deux intervalles dépourvus de marqueurs dont la taille excédait 10 cM. Cette carte consensus a ainsi pu remédier aux carences des cartes individuelles. Elle est considérée de meilleure qualité comparée aux cartes consensus précédentes, y compris la plus récente issue de 40 populations NAM (Nested Association Mapping ). En effet, cette dernière recèle encore 36 intervalles non couverts de > 10 cM et couvre une moins grande portion du génome. Finalement, la carte consensus GBS présente une meilleure cohérence entre la position physique et la position génétique des marqueurs. Grâce à cette carte consensus, nous avons pour chaque marqueur SNP dérivé du GBS une position à la fois sur la carte physique et sur la carte génétique, une information utile pour de nombreuses analyses génétiques et génomiques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
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