Inter Simple Sequence Repeat (ISSR) Markers and Pedigree Information to Assess Genetic Diversity and Relatedness Within Raspberry Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Genetic diversity and relatedness among nine North American red raspberry (Rubus idaeus L.) cultivars and four Canadian breeding lines were studied using inter simple sequence repeat (ISSR) markers and pedigree analysis. Eighteen primers generated 306 polymorphic ISSR-PCR bands. Cluster analysis by the unweighted pair-group method with arithmetic averages (UPGMA) revealed a substantial degree of genetic diversity among the 13 genotypes, similarity values ranged from 24% to 49% that were in agreement with the principal coordinate (PCO) analysis. Geographical distribution for the place of breeding program explained only 1.0% of total variation as revealed by analysis of molecular variance (AMOVA). The UPGMA clustering for coancestry identified 3% to 25% similarity among the nine cultivars. The correlation coefficient between the genetic similarity values calculated from the Jaccard-based ISSR data and pairwise coefficients of coancestry of nine cultivars was positive but insignificant. The ISSR markers detected a sufficient degree of polymorphism to differentiate among raspberry genotypes, making this technology valuable for cultivar identification and for the more efficient choice of parents in the current raspberry breeding program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».