SNP-based markers for discriminating olive (<i>Olea europaea</i> L.) cultivars
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
A set of 11 polymorphic markers (1 cleaved amplified polymorphic sequence (CAPS), 2 sequence-characterized amplified regions (SCARs), and 8 single-nucleotide polymorphism (SNP)-derived markers) was obtained for olive cultivar identification by comparing DNA sequences from different accessions. Marker development was more efficient, using sequences from the database rather than cloning arbitrary DNA fragments. Analyses of the sequences of 3 genes from 11 diverse cultivars revealed an SNP frequency of 1 per 190 base pairs in exons and 1 per 149 base pairs in introns. Most mutations were silent or had little perceptible effect on the polypeptide encoded. The higher incidence of transversions (55%) suggests that methylation is not the major driving force for DNA base changes. Evidence of linkage disequilibrium in 2 pairs of markers has been detected. The set of predominantly SNP-based markers was used to genotype 65 olive samples obtained from Europe and Australia, and was able clearly to discriminate 77% of the cultivars. Samples, putatively of the same cultivar but derived from different sources, were revealed as identical, demonstrating the utility of these markers as tools for resolving nomenclature issues. Genotyping data were used for constructing a dendrogram by UPGMA cluster analysis using the simple matching similarity coefficient. Relationships between cultivars are discussed in relation to the route of olive's spread.
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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) | 0,001 | 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