Assessment of genomic diversity among wheat genotypes as determined by simple sequence repeats
Notice bibliographique
Résumé
Simple sequence repeats (SSRs) have been used to examine the genomic diversity of wheat (Triticum aestivum L.) germplasm. Thirteen wheat genotypes of diverse origin were analyzed with 43 selected SSRs to provide uniform and maximum genome coverage. A total of 156 allelic variants were detected at 43 SSR loci, ranging from two to eight per locus with an average of 3.6. The polymorphic information content (PIC) values of the loci ranged from 0.10 (Xgwm264) to 0.89 (Xgwm471 and Xgwm577). Genetic similarities calculated from SSR data ranged from 30.1 ('Era' and 'Klasic') to 90.1 ('Neepawa' and 'Thatcher') between genotypes. UPGMA analysis based on genetic distance estimates produced three loose groupings that were generally consistent with available pedigree information. Cultivars 'Neepawa' and 'Thatcher' are closely related. Their genetic relationship was confirmed by the facts that they share a common ancestor and are clustered together. There were two different 'Era' genotypes, one used in the 'Otane' pedigree and one used in this study. None of the other genotypes had a close common ancestor indicating any close genetic relationships. Principal coordinate analysis also confirmed this pattern of genetic diversity. A wide range of genomic diversity was observed among all the genotypes, proving them to be prime candidates for selective breeding for specific traits and broadening the genetic base.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».