Development of ISSR markers for genetic diversity studies in <i>Vaccinium angustifolium</i>
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of the genetic relationship within wild lowbush blueberry ( Vaccinium angustifolium Ait.) germplasm is important to establish a broad genetic base for safeguarding and for future use of the existing genetic resources. The objective of this study was to assess the genetic variability within 43 wild lowbush blueberry clones, collected from 10 communities of four Canadian provinces, and the cultivar ‘Fundy’ by using inter simple sequence repeat (ISSR) markers, with the hope to establish a reference set of lowbush blueberry germplasm for blueberry conservation, breeding and research. Thirteen primers generated 242 polymorphic ISSR‐PCR bands. A substantial degree of genetic similarity was found among the wild collections. Cluster analysis by the unweighted pair‐group method with arithmetic averages (UPGMA) separated the 41 genotypes into two main clusters, and identified the three remaining clones as outliers. Furthermore, within one main cluster, the genotypes tended to form sub‐clusters that were in agreement with the principal coordinate (PCO) analysis. Geographical distribution contributed to 27% of total variation as revealed by analysis of molecular variance (AMOVA). The ISSR‐PCR method was simple, fast and relatively inexpensive to produce useful DNA fragments and detected a sufficient degree of polymorphism to differentiate among lowbush blueberry clones, making this technology valuable for germplasm management and the more efficient choice of parents in current blueberry breeding program.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».