Specific genetic markers for wheat, spelt, and four wild relatives: comparison of isozymes, RAPDs, and wheat microsatellites
Notice bibliographique
Résumé
Three types of markers-isozymes, RAPDs (random amplified polymorphic DNAs), and wheat microsatellites- were tested on wheat, spelt, and four wild wheat relatives (Aegilops cylindrica, Elymus caninus, Hordeum marinum, and Agropyron junceum). The aim was to evaluate their capability to provide specific markers for differentiation of the cultivated and wild species. The markers were set up for subsequent detection of hybrids and introgression of wheat DNA into wild relatives. All markers allowed differentiation of the cultivated from the wild species. Wheat microsatellites were not amplified in all the wild relatives, whereas RAPDs and isozymes exhibited polymorphism for all species. The dendrograms obtained with RAPD and isozyme data separated Swiss wheat cultivars from those collected in Austria and England, while no difference was found between Swiss spelt and wheat. RAPD data provided a weak discrimination between English and Austrian E. caninus. The microsatellite-based dendrogram discriminated populations of Ae. cylindrica, but no clear separation of H. marinum from E. caninus was revealed. The similarity matrices based on the three different sets of data were strongly correlated. The highest value was recorded between the matrices based on RAPDs and isozymes (Mantel's test, r = 0.93). Correlations between the similarity matrix based on microsatellites and matrices based on RAPDs and isozymes were lower: 0.74 and 0.68, respectively. While microsatellites are very useful for comparisons of closely related accessions, they are less suitable for studies involving less-related taxa. Isozymes provide interesting markers for species differentiation, but their use seems less appropriate for studies of within-species genetic variation. RAPDs can produce a large set of markers, which can be used for the evaluation of both between- and within-species genetic variation, more rapidly and easily than isozymes and microsatellites.
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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) | 0,000 | 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 ».