Selection of a seed orchard of Eucalyptus dunnii based on genetic diversity criteria calculated using molecular markers
Notice bibliographique
Résumé
A Eucalyptus dunnii Maiden breeding population of 46 accessions originated in Australia and selected for fitness to subtropical and cold environments was screened by Amplified Fragment Length Polymorphism (AFLP) and microsatellite markers to obtain quantitative estimates of genetic diversity. A randomly chosen group of AFLP primers generated 205 AFLP bands that were used to fingerprint the genotypes and to evaluate genetic relationships among accessions. Sixty-eight percent (140) of the bands were polymorphic markers. The mean diversity index (DI) was 0.33 and about 52% of the loci had values greater than 0.4. Cluster analysis derived from similarity indices (SI) revealed no particular grouping among accessions suggesting the absence of closely related genotypes, except for five pairs of genotypes. Bootstrap analysis results confirmed the suitability of AFLP to describe genetic relationships in this breeding population. In addition, four highly informative microsatellites were used to construct an identification matrix that discriminated nearly all of the genotypes. Mean values for the number of alleles per locus, DI and SI among accessions were 13, 0.78 and 0.19, respectively, indicating that the breeding population has high genetic diversity. However, several genotypes showed the presence of single microsatellite bands suggesting a putatively important degree of homozygosity. Molecular data were used to design a clonal seed orchard. To achieve this aim, the nine most divergent pairs of genotypes were chosen, thereby retaining 95.2% of the total number of alleles from the 140 polymorphic AFLP loci and the four microsatellite loci analyzed. Mean DI and SI for AFLP and microsatellites showed no significant differences between the original breeding population and the selected seed orchard, confirming that a seed orchard can be designed with a limited number of individuals, which allows similar accessions to be discarded and avoids inbreeding.
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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 ».