Genetic Diversity of Rapeseed Accessions from Different Geographic Locations Revealed by Expressed Sequence Tag‐Simple Sequence Repeat and Random Amplified Polymorphic DNA Markers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Genetic diversity information will be very valuable for future rapeseed ( Brassica napus L.) improvement. The genetic diversity and relationships among 92 rapeseed accessions, including 44 from China, 22 from Europe, 16 from the United States, and 10 from Canada, were assessed by 60 random amplified polymorphic DNA (RAPD) and 22 expressed sequence tag (EST)‐simple sequence repeat (SSR) primers. In total, 618 RAPD and 117 EST‐SSR polymorphic fragments were detected. The average number of polymorphic fragments found by each RAPD primer was 10.3 ranging from 3 to 17 and that detected by each pair of EST‐SSR primer was 5.3 ranging from 4 to 7. The unweighted pair‐group method with arithmetic mean (UPGMA) cluster analysis revealed that these 92 accessions could be classified into three major clusters. Cluster I consisted of accessions mainly from China, which belong to the semi‐winter type. Cluster II contained accessions from Europe and the United States, which belong to the winter type. Cluster III was a semi‐winter and spring type mixture group, which contained accessions mainly from China and Canada. The principal component analysis and population structure analysis revealed similar results to the cluster analysis. Analysis of molecular variance result based on four geographic groups indicated that genetic variation was 8.24% among populations of geographic regions and 91.76% within geographic regions. Rapeseed accessions from the United Stated have the greatest genetic distance from accessions of other geographic origins, especially those from China. United States rapeseed could be important germplasm resources for enriching the genetic background of Chinese rapeseed and vice versa.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».