MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1591589630 · doi:10.11606/t.11.2009.tde-23062009-163800

Caracterização molecular de germoplasma de batata (Solanum tuberosum L.) por microssatélites

2009· dissertation· pt· W1591589630 sur OpenAlexaboutno aff
Patrícia Favoretto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUPGMAGermplasmSolanum tuberosumGenetic diversityCultivarBiologyGenetic similarityMicrosatelliteBreeding programCropSelection (genetic algorithm)HorticultureJaccard indexBiotechnologyAgronomyMathematicsGenetic variationComputer scienceAlleleStatisticsGeneticsPopulationCluster analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular characterization of commercial cultivars of potato using SSR markersThe cultivation of potato (Solanum tuberosum L) is becoming increasingly important from the point of view of producers, researchers and consumers, for representing one of the food protein mostly consumed in the world.However, Brazil depends on imported varieties, originated from temperate climate which does not complies with our conditions, thus reflecting in lower productivity and quality.Despite the great progress that this crop presented in all these years of cultivation, it is necessary to search for more productive, adapted and resistant materials.The conventional breeding programs are important for the selection of new parents, but the time spent to develop and launch a new variety is quite long.In this scenario, new approaches are being increasingly used in the identification of germplasm banks and most promising cultivars.The objective of this study was to evaluate, using microsatellite markers, 108 accessions of five potato collections containing commercial varieties, clones for breeding programs and organic farming varieties, aiming at the genetic characterization, identification of duplicates and possible parents to be used in potato breeding programs.For the molecular characterization, 10 specific primers were used, generating a total of 50 alleles (bands) which were analyzed as binary data, and from this data a similarity matrix was obtained using the Jaccard coefficient of similarity.With this coefficient and the UPGMA method, cluster analysis were carried out using the NTSYSpc software and bootstraps analyses, generating dendrograms which allowed the genetic distinction between accessions.The polymorphism information content (PIC) and expected heterozygosity (H e ) were both significant, with the highest values (0.8594 and 0.8725, respectively) obtained for primer STM0019a.On average, the number of alleles per locus was five, ranging from two alleles for primers STM 1053 and STM 1104 to 13 alleles per locus for primer STM0019a.To facilitate the visualization of the results, in addition to being evaluated as a whole, the 108 accessions were divided into groups according to the collections (commercial varieties, clones and organic farming), where the highest variation for the Jaccard coefficient (0.39 -0.93) was found for the 57 accessions of organic and commercial cultivars collections.When assessing the 108 accessions together, the Jaccard coefficient ranged from 0.42 to 0.93, showing a high genetic variability between accessions of the five collections.Six possible duplicates were found ['ATLANTIC (Canada) and ATLANTIC (Chile); 67-2 and 17-10 (clones CNPH 1 ); Color and AGATE (EPAMIG); 253 E 266 (clones CNPH 2 ); MELODY and APTA 21-54 (organic farming); and 387-1 (E1) and VOYAGER], and also the more genetically distant accessions [clone 383-19 (Embrapa-CNPH 1 ) and the commercial cultivar HPC-7B] were identified, thereby enabling the identification of potential parents for breeding programs.High levels of polymorphism observed for Solanum tuberosum suggest that microsatellite markers can be a useful tool to detect the genetic differences between potato cultivars.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPlant Pathogens and ResistanceTravaux en français237 207