Molecular markers and antioxidant activity in berry crops: Genetic diversity analysis
Notice bibliographique
Résumé
Debnath, S. C., Siow, Y. L., Petkau, J., An, D. and Bykova, N. V. 2012. Molecular markers and antioxidant activity in berry crops: Genetic diversity analysis. Can. J. Plant Sci. 92: 1121–1133. An improved understanding of important roles of dietary fruits in maintaining human health has led to a dramatic increase of global berry crop production. Berry fruits contain relatively high levels of vitamin C, cellulose and pectin, and produce anthocyanins, which have important therapeutic values, including antitumor, antiulcer, antioxidant and anti-inflammatory activities. There is a need to develop reliable methods to identify berry germplasm and assess genetic diversity/relatedness for dietary properties in berry genotypes for practical breeding purposes through genotype selection in a breeding program for cultivar development, and proprietary-rights protection. The introduction of molecular biology techniques, such as DNA-based markers, allows direct comparison of different genetic materials independent of environmental influences. Significant progress has been made in diversity analysis of wild cranberry, lowbush blueberry, lingonberry and cloudberry germplasm, and in strawberry and raspberry cultivars and advanced breeding lines developed in Canada. Inter simple sequence repeat (ISSR) markers detected an adequate degree of polymorphism to differentiate among berry genotypes, making this technology valuable for cultivar identification and for the more efficient choice of parents in the current berry improvement programs. Although multiple factors affect antioxidant activity, a wide range of genetic diversity has been reported in wild and cultivated berry crops. Diversity analysis based on molecular markers did not agree with those from antioxidant activity. The paper also discusses the issues that still need to be addressed to utilize the full potential of molecular techniques including expressed sequence tag-polymerase chain reaction (EST-PCR) analysis to develop improved environment-friendly berry cultivars suited to the changing needs of growers and consumers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».