Allelic diversity of simple sequence repeats among elite inbred lines of cultivated sunflower
Notice bibliographique
Résumé
Simple sequence repeat (SSR) markers were developed for cultivated sunflower (Helianthus annuus L.) from the DNA sequences of 970 clones isolated from genomic DNA libraries enriched for (CA)n,, (CT)n, (CAA)n, (CATA)n, or (GATA)n. The clones harbored 632 SSRs, of which 259 were unique. SSR markers were developed for 130 unique SSRs by designing and testing primers for 171 unique SSRs. Of the total, 74 SSR markers were polymorphic when screened for length polymorphisms among 16 elite inbred lines. The mean number of alleles per locus was 3.7 for dinucleotide, 3.6 for trinucleotide, and 9.5 for tetranucleotide repeats and the mean polymorphic information content (PIC) scores were 0.53 for dinucleotide, 0.53 for trinucleotide, and 0.83 for tetranucleotide repeats. Cluster analyses uncovered patterns of genetic diversity concordant with patterns produced by RFLP fingerprinting. SSRs were found to be slightly more polymorphic than RFLPs. Several individual SSRs were significantly more polymorphic than RFLP and other DNA markers in sunflower (20% of the polymorphic SSR markers had PIC scores ranging from 0.70 to 0.93). The newly developed SSRs greatly increase the supply of sequence-based DNA markers for DNA fingerprinting, genetic mapping, and molecular breeding in sunflower; however, several hundred additional SSR markers are needed to routinely construct complete genetic maps and saturate the genome.
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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 ».