Comparison of genetic diversity structure analyses of SSR molecular marker data within apple (<i>Malus</i>×<i>domestica</i>) genetic resources
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to compare traditional hierarchical clustering techniques and principal coordinate analysis (PCoA) with the model-based Bayesian cluster analyses in relation to subpopulation differentiation based on breeding history and geographical origin of apple (Malus×domestica Borkh.) cultivars and landraces. We presented the use of a set of 10 microsatellite (SSR) loci for genetic diversity structure analyses of 273 apple accessions from national genetic resources. These SSR loci yielded a total of 113 polymorphic SSR alleles, with 5-18 alleles per locus. SSR molecular data were successfully used in binary and allelic input format for all genetic diversity analyses, but allelic molecular data did not reveal reliable results with the NTSYS-pc and BAPS softwares. A traditional cluster analysis still provided an easy and effective way for determining genetic diversity structure in the apple germplasm collection. A model-based Bayesian analysis also provided the clustering results in accordance to traditional cluster analysis, but the analyses were distorted by the presence of a dominant group of apple genetic resources owing to the narrow origin of the apple genome. PCoA confirmed that there were no noticeable differences in genetic diversity structure of apple genetic resources during the breeding history. The results of our analyses are useful in the context of enhancing apple collection management, sampling of core collections, and improving breeding processes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».