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Enregistrement W893914885 · doi:10.2331/fishsci.68.sup2_1079

A microsatellite linkage map of rainbow trout and its application in QTL analysis

2002· article· en· W893914885 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFisheries Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainbow troutMicrosatelliteLinkage (software)Quantitative trait locusGenetic linkageBiologyGeneticsFisheryZoologyFish <Actinopterygii>GeneAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of species and strains reared globally for aquaculture are relatively unimproved for commercially important traits. The potential for genetic improvement in fish species compared with domestic livestock, is very high. Therefore, we are integrating molecular genetic technologies into aquaculture to help solve some of the major genetic problems. Our long-term goal is to use genetic markers to increase the efficiency of artificial selection in fish stock improvement. To do this, marker-assisted selection (MAS) has been proposed. MAS can be carried out with an understanding of the linkage relationships between quantitative trait loci (QTL) and markers. To identify QTL controlling traits of economic importance, a genetic linkage map is required, with variable markers distributed throughout the genome. We have constructed a genetic linkage map for rainbow trout using 192 microsatellite, 3 RAPD, 5 ESMP, and 7 allozyme markers in three backcross families. As a first step towards MAS, some QTLs associated with economically important traits have been identified using this linkage map. The genetic linkage map based on microsatellites could be useful for QTL analysis in aquaculture.

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.

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 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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,195

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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