Bibliographic record
Abstract
L'industrie forestière canadienne repose principalement sur deux espèces de Pinaceae, Picea mariana et Picea glauca. Ces deux conifères, distants phylogénétiquement, possèdent une des plus grandes aires de répartition naturelle en Amérique du Nord. Afin de mieux connaître la structure et l'évolution de leurs génomes, des cartes génétiques composites ont été assemblées. Dans un premier temps, des marqueurs d'ancrage codominants ciblant des régions codantes (ESTP) ont été développés, afin de pouvoir établir des comparaisons entre les cartes composites. La méthode du « DNA pool sequencing » a été mise au point afin d'établir une stratégie rapide et peu onéreuse de détection des polymorphismes d'ADN (SNP et indels) intraspécifiques à partir de plusieurs individus d'une même espèce. La majeure partie de ces polymorphismes d'ADN a pu être génotypée de façon économique parmi les descendances des deux croisements retenus pour chaque taxon, grâce à l'optimisation de la technique DGGE ou par CAPS. Des cartes génétiques parentales (individuelles) ont alors été construites pour chaque croisement à l'aide de marqueurs de position arbitraire (AFLP et RAPD), de marqueurs de régions répétées (SSR) et à partir de la centaine de marqueurs d'ancrage ESTP nouvellement développés. Pour chaque taxon, une carte de référence du parent commun entre les deux croisements a été construite, afin de valider la position relative des marqueurs homologues avant l'assemblage de la carte composite. L'utilisation d'un second croisement a permis d'augmenter d'environ 25% le nombre de marqueurs d'ancrage positionnés comparativement à l'utilisation d'un seul croisement. Les cartes composites pour chaque taxon étaient donc constituées d'environ 800 à 1 100 marqueurs distribués de façon homogène sur 12 groupes de liaison (~ 2 160 - 2 320 cM, Haldane). Pour les deux taxa, la synténie est apparue bien conservée entre les cartes de liaison individuelles, de référence et composite. Les comparaisons entre les cartes composites de Picea, développées dans cette thèse, et celle développée préalablement chez P. abies et bonifiée dans le cadre du présent travail avec des marqueurs d'ancrage supplémentaires, ont révélé une grande conservation de la macrosynténie et de la macrocolinéarité sur 10 des 12 groupes de liaison composites assemblés. Une rupture dans la synténie entre P. glauca et les deux autres taxa a dévoilé un possible réarrangement interchromosomique impliquant une translocation insertionnelle. L'analyse de la colinéarité des marqueurs a aussi révélé la présence d'un événement de duplication segmentaire précédant très probablement la divergence des Picea. Les renseignements combinés de ces trois taxa ont également permis d'identifier onze et neuf groupes de liaison homéologues entre Picea et Pinus et entre Picea et Pseudotsuga menziesii, respectivement. L'analyse de la synténie entre ces trois genres de Pinaceae a révélé un éventuel cas de fission chromosomique et un réarrangement interchromosomique dans le génome de P. menziesii, indiquant de l'instabilité dans ce génome. En général, la macrostructure du génome des Pinaceae s'est avérée être bien conservée entre les genres, ce qui est également remarquable lorsque l'on considère que l'origine de ces lignées remonte au Crétacé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".