Combined AFLP and RFLP mapping in two hexaploid oat recombinant inbred populations
Notice bibliographique
Résumé
A combined RFLP and AFLP map was constructed for hexaploid oat (Avena spp.). The segregation of AFLP markers was scored in two hexaploid oat recombinant inbred line (RIL) populations, the 'Kanota' x 'Ogle' RFLP population, and a population derived from 'Clintland64' and 'IL86-5698', barley yellow dwarf virus (BYDV)-sensitive and BYDV-tolerant lines, respectively. More than 300 AFLP markers were scored in each population, of which 97 could be scored in both populations. AFLP markers were linked to RFLP markers in 32 of 36 'Kanota' x 'Ogle' RFLP linkage groups. The addition of the AFLP markers to the 'Kanota' x 'Ogle' RFLP data set combined markers from four pairs of linkage groups and increased the size of the map from 1402 cM to 2351 cM. Thirty linkage groups were observed in the 'Clintland64' x 'IL86-5698' population, two of which could be consolidated by comparing the maps from both populations. The AFLP and RFLP markers showed very similar distributions in the 'Kanota' x 'Ogle' population with a tendency of each type of marker to cluster with markers of the same type. The placement of a set of AFLP markers on the 'Kanota' x 'Ogle' linkage map will enrich the RFLP map and allow others to relate AFLP markers for agronomically important genes to the reference 'Kanota' x 'Ogle' linkage map.
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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 ».