AFLP-based assessment of genetic diversity among nine alfalfa germplasms using bulk DNA templates
Notice bibliographique
Résumé
Improving commercial utilization of perennial Medicago collections requires developing approaches that can rapidly and accurately characterize genetic diversity among large numbers of populations. This study evaluated the potential of using amplified fragment length polymorphism (AFLP) DNA markers, in combination with DNA bulking over multiple genotypes, as a strategy for high-throughput characterization of genetic distances (D) among alfalfa (Medicago sativa L.) accessions. Bulked DNA templates from 30 genotypes within each of nine well-recognized germplasms (African, Chilean, Flemish, Indian, Ladak, Medicago sativa subsp. falcata, Medicago sativa subsp. varia, Peruvian, and Turkistan) were evaluated using 34 primer combinations. A total of 3754 fragments were identified, of which 1541 were polymorphic. The number of polymorphic fragments detected per primer combination ranged from 20 to 85. Pairwise D estimates among the nine germplasms ranged from 0.52 to 1.46 with M. sativa subsp. falcata being the most genetically dissimilar. Unweighted pair-group method arithmetic average (UPGMA) analysis of the marker data produced two main clusters, (i) M. sativa subsp. sativa and M. sativa subsp. varia, and (ii) M. sativa subsp. falcata. Cluster-analysis results and D estimates among the Chilean, Peruvian, Flemish, and M. sativa subsp. varia germplasms supported the hypothesis that Peruvian was more similar to original Spanish introductions into Central and South America than Chilean. Hierarchical arrangement of the nine germplasms was supported by their respective geographic, subspecific, and intersubspecific hybrid origins. Subsets of as few as seven highly informative primer pairs were identified that produced comparable D estimates and similar heirarchical arrangements compared with the complete dataset. The results indicate that use of primer-pair subsets for AFLP analysis of bulk DNA templates could serve as a high-throughput system for accurately characterizing genetic diversity among large numbers of alfalfa populations.
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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) | 0,001 | 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 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 ».