Classification and Characterization of Species within the Genus Lens Using Genotyping-by-Sequencing (GBS)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lentil (Lens culinaris ssp. culinaris) is a nutritious and affordable pulse with an ancient crop domestication history. The genus Lens consists of seven taxa, however, there are many discrepancies in the taxon and gene pool classification of lentil and its wild relatives. Due to the narrow genetic basis of cultivated lentil, there is a need towards better understanding of the relationships amongst wild germplasm to assist introgression of favourable genes into lentil breeding programs. Genotyping-by-sequencing (GBS) is an easy and affordable method that allows multiplexing of up to 384 samples or more per library to generate genome-wide single nucleotide Polymorphism (SNP) markers. In this study, we aimed to characterize our lentil germplasm collection using a two-enzyme GBS approach. We constructed two 96-plex GBS libraries with a total of 60 accessions where some accessions had several samples and each sample was sequenced in two technical replicates. We developed an automated GBS pipeline and detected a total of 266,356 genome-wide SNPs. After filtering low quality and redundant SNPs based on haplotype information, we constructed a maximum-likelihood tree using 5,389 SNPs. The phylogenetic tree grouped the germplasm collection into their respective taxa with strong support. Based on phylogenetic tree and STRUCTURE analysis, we identified four gene pools, namely L. culinaris/L. orientalis/L. tomentosus, L. lamottei/L. odemensis, L. ervoides and L. nigricans which form primary, secondary, tertiary and quaternary gene pools, respectively. We discovered sequencing bias problems likely due to DNA quality and observed severe run-to-run variation in the wild lentils. We examined the authenticity of the germplasm collection and identified 17% misclassified samples. Our study demonstrated that GBS is a promising and affordable tool for screening by plant breeders interested in crop wild relatives.
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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 découle