Comparative analysis of genetic diversity in Canadian barley assessed by SSR, DarT, and pedigree data
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to measure genetic diversity and population structure among 92 Canadian barley cultivars using two types of molecular markers (SSRs and DArTs) and pedigree data. A total of 368 alleles were identified at 50 SSR loci. The number of alleles per locus ranged between 2 and 13 ([Formula: see text] = 7.36) and PIC values ranged from 0.34 to 0.86 ([Formula: see text] = 0.69). For the biallelic DArT markers, the genetic distance matrix was based on 971 markers whose PIC values ranged between 0.06 and 0.50 ([Formula: see text] = 0.39). A third distance matrix was computed based on the kinship coefficient. Clustering of genotypes was performed based on the genetic distance matrix and the three dendrograms obtained showed the genetic relationships among barley cultivars. The topological similarity of the three dendrograms was estimated using a congruence index and showed the three dendrograms to be in very good agreement. Statistical analysis also showed a highly significant correlation between the SSR and DArT matrices (r = 0.80, p < 0.002) compared with lower yet significant correlations of the pedigree data with both marker types (r = 0.46, p < 0.002; r = 0.52, p < 0.002). Finally, we assessed linkage disequilibrium in this germplasm and found it to be quite extensive, as the mean distance between marker pairs with significant (P < 0.001) r(2) values >0.5 was 3.8 cM. Information obtained from comparing results of different genetic diversity estimation methods should be useful for the improvement and conservation of barley genetic resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».