Nucleotide diversity based on phaseolin and iron reductase genes in common bean accessions of different geographical origins
Notice bibliographique
Résumé
Discriminating genotypes within plant collections is imperative, and DNA sequence approaches for detecting single nucleotide polymorphisms (SNPs) have proved essential in any modern analysis of germplasm. By sequencing the α-Phs and PvFRO1 genes that, respectively, encode phaseolin and an iron reductase, we prospected for SNPs in exonic and intronic regions of both genes in a sample of 31 accessions of Phaseolus vulgaris from Mesoamerican and Andean gene pools, and one accession of Phaseolus lunatus, chosen as an outgroup. Sequence alignment showed 95 SNPs in α-Phs and 83 in PvFRO1, but diversity along the nucleotide sequences was not evenly distributed in both genes. Accessions from the same gene pool showed greater similarity than those from different gene pools, and the cluster patterns obtained in this study were consistent with the hierarchical organization into two P. vulgaris gene pools. The polymorphisms detected in the α-Phs gene allowed better discrimination among the accessions within each cluster than the PvFRO1 polymorphisms. Furthermore, some variations within exons changes amino acids in both predicted protein sequences. In an unprecedented result, the phaseolin-predicted amino acid variation allowed most of the accessions to be typified.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».