Construction of a Genetic Linkage Map for the Olive Based on AFLP and SSR Markers
Notice bibliographique
Résumé
Genetic mapping is essential for quantitative trait locus (QTL) identification related to interesting traits. However, only two genetic maps on olive have yet been published, with very few transferable markers. We have constructed a linkage map of the olive according to a “two‐way pseudo‐testcross” mapping strategy and based on the progeny generated from a cross between ‘Picholine marocaine’ (female parent) × ‘Picholine du Languedoc’ (male parent) cultivars. A total of 592 markers (47 simple sequence repeat [SSR], 509 amplified fragment length polymorphism [AFLP], 27 inter‐simple sequence repeat [ISSR], eight random amplified polymorphic DNA [RAPD], and one sequence characterized amplified region [SCAR] marker) were scored in 140 F 1 progeny. Linkage groups were defined at a likelihood odds ratio score of 6.00 and a recombination fraction of 0.40. The maternal map consisted of 175 markers clustered into 40 linkage groups and spanning 1547.40 cM, while the paternal map was based on 170 markers clustered into 38 linkage groups and covering 1428.00 cM. For the consensus map, 345 markers were used covering 2366.4 cM and clustered into 49 linkage groups with a mean distance between two adjacent loci of 8.06 cM and the estimated map coverage of 72.6%. This integrated map provides a useful tool for the detection of QTLs controlling economically important traits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».