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Enregistrement W2079021928 · doi:10.1139/g06-128

New STS molecular markers for assessment of genetic diversity and DNA fingerprinting in hop (Humulus lupulus L.)

2007· article· en· W2079021928 sur OpenAlexvenueno aff
Josef Patzak, Lukáš Vrba, Jaroslav Matoušek

Notice bibliographique

RevueGenome · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueHops Chemistry and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrantová Agentura České Republiky
Mots-clésHumulus lupulusBiologyGeneticsGenetic diversityGeneGermplasmGenetic markerHop (telecommunications)DNA sequencingBotanyPopulationHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular markers have been increasingly used in genetic studies of crop species for their applicability in breeding programs. In this work, we report on the development of new sequence-tagged site (STS) markers based on sequence information from several identified hop (Humulus lupulus L.) genes. We demonstrate the usefulness of these STS markers and compare them to SSRs for identifying hop genotypes and estimating genetic diversity in a collection of 68 hop cultivars from around the world. We found 3 individual gene variants (A, B, C) of the chs_H1 gene in this collection. The most frequent gene variant, B (AJ304877), was not detected in Mt. Hood, Glacier, and Horizon (US) cultivars. Gene variant A came from an American germplasm through wild hops. We found length polymorphism in intron 1 of the chs2 gene, and 4 different amplified markers were detected in PCRs. The chs3 gene was found in only one third of the cultivars. None of the variants of the studied CHS genes were found in Humulus japonicus. We detected 5 major gene variants of DNA-binding protein in the collection of H. lupulus cultivars and 2 others in H. japonicus. We also found 3 individual gene variants of an endochitinase gene. The distribution of gene variants did not correlate with any resistance. We proved that developed STS markers can be successfully used for the analysis of genetic diversity and can substitute and supplement SSR markers in hop.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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