Efficiency of RFLP, RAPD, and AFLP markers for the construction of an intraspecific map of the tomato genome
Notice bibliographique
Résumé
We have constructed a tomato genetic linkage map based on an intraspecific cross between two inbred lines of Lycopersicon esculentum and L. esculentum var. cerasiforme. The segregating population was composed of 153 recombinant inbred lines. This map is comprised of one morphological, 132 RFLP (restriction fragment length polymorphism, including 16 known-function genes), 33 RAPD (random amplified polymorphic DNA), and 211 AFLP (amplified fragment length polymorphism) loci. We compared the 3 types of markers for their polymorphism, segregation, and distribution over the genome. RFLP, RAPD, and AFLP methods revealed 8.7%, 15.8%, and 14.5% informative bands, respectively. This corresponded to polymorphism in 30% of RFLP probes, 32% of RAPD primers, and 100% of AFLP primer combinations. Less deviation from the 1:1 expected ratio was obtained with RFLP than with AFLP loci (8% and 18%, respectively). RAPD and AFLP markers were not randomly distributed over the genome. Most of them (60% and 80%, respectively) were grouped in clusters located around putative centromeric regions. This intraspecific map spans 965 cM with an average distance of 8.3 cM between markers (of the framework map). It was compared to other published interspecific maps of tomato. Despite the intraspecific origin of this map, it did not show any increase in length when compared to the high-density interspecific map of tomato.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».