Optimization of bulked AFLP analysis and its application for exploring diversity of natural and cultivated populations of red clover
Notice bibliographique
Résumé
Landraces and wild populations of red clover (Trifolium pratense L.) may represent a significant yet poorly characterized genetic resource of temperate grasslands. A bulking strategy with amplified fragment length polymorphism (AFLP) markers was optimized to characterize 120 red clover populations in 6 different groups: Swiss wild clover populations, Mattenklee landraces, Mattenklee cultivars, field clover cultivars, Dutch wild clover populations, and Dutch landraces. Analysis of 2 bulked samples/population consisting of 20 plants each with12 AFLP primer combinations was found optimal for determining genetic diversity and relationships within and among red clover populations and groups. Swiss wild clover populations were clearly separated from all other red clover groups and variability within and among populations was shown to be particularly high in wild clover populations and Mattenklee landraces, emphasising their value as genetic resources for improvement of red clover cultivars, as well as for conservation and restoration of biodiversity. This study shows that the ancestry of red clover landraces is primarily found in introduced cultivars rather than in natural wild clover populations. In addition, the methodological considerations presented here may help improve diversity analyses using bulked samples.
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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 ».