Development of EST–SSR markers in castor bean (<i>Ricinus communis</i>L.) and their utilization for genetic purity testing of hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Expressed sequence tag (EST) databases offer opportunity for the rapid development of simple sequence repeat (SSR) markers in crops. Sequence assembly and clustering of 57 895 ESTs of castor bean resulted in the identification of 10 960 unigenes (6459 singletons and 4501 contigs) having 7429 SSRs. On an average, the unigenes contained 1 SSR for every 1.23 kb of unigene sequence. The identified SSRs mostly consisted of dinucleotide (62.4%) and trinucleotide (33.5%) repeats. The AG class was the most common among the dinucleotide motifs (68.9%), whereas the AAG class (25.9%) was predominant among the trinucleotide motifs. A total of 611 primer pairs were designed for the SSRs, having repeat length more than or equal to 20 nucleotides, of which a set of 130 markers were tested and 92 of these yielding robust amplicons were analyzed for their utility in genetic purity assessment of castor bean hybrids. Nine markers were able to detect polymorphism between the parental lines of nine commercial castor bean hybrids (DCH-32, DCH-177, DCH-519, GCH-2, GCH-4, GCH-5, GCH-6, GCH-7, and RHC-1), and their utility in genetic purity testing was demonstrated. These novel EST-SSR markers would be a valuable addition to the growing molecular marker resources that could be used in genetic improvement programmes of castor bean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».