Genetic diversity and population structure of Pisum sativum accessions for marker-trait association of lipid content
Notice bibliographique
Résumé
Field pea ( Pisum sativum L.) is an important protein-rich pulse crop produced globally. Increasing the lipid content of Pisum seeds through conventional and contemporary molecular breeding tools may bring added value to the crop. However, knowledge about genetic diversity and lipid content in field pea is limited. An understanding of genetic diversity and population structure in diverse germplasm is important and a prerequisite for genetic dissection of complex characteristics and marker-trait associations. Fifty polymorphic microsatellite markers detecting a total of 207 alleles were used to obtain information on genetic diversity, population structure and marker-trait associations. Cluster analysis was performed using UPGMA to construct a dendrogram from a pairwise similarity matrix. Pea genotypes were divided into five major clusters. A model-based population structure analysis divided the pea accessions into four groups. Percentage lipid content in 35 diverse pea accessions was used to find potential associations with the SSR markers. Markers AD73, D21, and AA5 were significantly associated with lipid content using a mixed linear model (MLM) taking population structure (Q) and relative kinship ( K ) into account. The results of this preliminary study suggested that the population could be used for marker-trait association mapping studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».