Comparative assessment of genetic diversity between wild and cultivated barley using g<scp>SSR</scp> and <scp>EST</scp>‐<scp>SSR</scp> markers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Barley is an economically important cereal crop especially for feed and malt production, but its value as food is increasing due to various health benefits. Wild barley is the progenitor of modern day barley cultivars possessing a rich source of genetic variation for various biotic and abiotic stresses. Species‐specific molecular markers have great potential for efficient introgression of these important traits from wild to cultivated barley. In the present study, 140 microsatellite markers were screened to assess the genetic variation and species‐specific markers between wild and cultivated germplasm. Of these 140, a polymorphic set of 48 genomic (gSSR) and 16 EST‐SSRs amplified a total of 685 alleles. Cluster analysis discriminated all 47 accessions and classified wild and cultivated genotypes into two distinct groups, according to their geographic origin. Our analysis indicated that gSSRs were more informative than EST‐based SSRs. Results from PCoA analysis for species‐specific alleles clearly suggest that wild barley genotypes contain a higher number of unique alleles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».