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Simulation von Daten aus Kartierungsversuchen durch Sequenzierung
Details
Jüngste Fortschritte bei den Next-Generation-Sequencing (NGS)-Technologien haben den Zeitaufwand für die Identifizierung von Mutationen in der Vorwärtsgenetik, einer der wichtigsten Methoden zur Charakterisierung der Genfunktion bei Pflanzen, verringert. Die Methode zur Identifizierung von Mutationen, die durch physikalische oder chemische Mutagene in einer Kartierungspopulation ausgelöst wurden, wird als Mapping-by-Sequencing bezeichnet. Unter den verschiedenen Techniken, die diese Methodik anwenden, sticht das Next-Generation-Mapping (NGM) hervor, weil es eine kleine Anzahl von Mutanten in der Kartierungspopulation erfordert. In den veröffentlichten Arbeiten ist jedoch nicht klar, welche Parameter zur Bildung der Kartierungspopulation (Anzahl der Individuen, Anzahl der Mutanten, Art der Kreuzung) und zur Sequenzierung (verwendete Plattform, Sequenzierungsmethode, Abdeckung) in den Experimenten verwendet wurden. Aus diesem Grund wurde eine Bioinformatik-Pipeline entwickelt, die die Simulation von Daten aus Experimenten mit der NGM-Technik an der Modellpflanze Arabidopsis thaliana ermöglicht, einer der am meisten untersuchten und sequenzierten Pflanzen in der Literatur.
Autorentext
Es licenciada en Sistemas de Información por la Universidad Federal de Pará (2010) y máster en Genética y Biología Molecular por la Universidad Federal de Pará (2016). Actualmente es becaria de doctorado en la Universidad Federal de Pará. Tiene experiencia en Genética, con énfasis en Bioinformática.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786208635602
- Sprache Deutsch
- Größe H220mm x B150mm x T4mm
- Jahr 2025
- EAN 9786208635602
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 978-620-8-63560-2
- Titel Simulation von Daten aus Kartierungsversuchen durch Sequenzierung
- Autor Fabricio Araujo
- Untertitel Eine Pipeline zur Simulation von Daten aus Kartierungs- und Sequenzierungsexperimenten in Arabidopsis thaliana
- Gewicht 96g
- Herausgeber Verlag Unser Wissen
- Anzahl Seiten 52
- Genre Biologie