SRAP Markers and Morphological Traits Could Be Used in Test of Distinctiveness, Uniformity, and Stability (DUS) of Lettuce (Lactuca sativa) Varieties
Notice bibliographique
Résumé
The test of distinctiveness, uniformity, and stability (DUS) is a necessary step for variety identification and new variety application. The objective of this study is to provide molecular marker-assisted approach combined with morphological trait-based testing for more convenient and fast DUS test and identification of varieties. Eighteen pairs of SRAP markers and 40 morphological traits for DUS test were applied for genetic diversity analysis of 50 lettuce (Lactuca sativa) varieties. Average polymorphism information content (PIC) of the SRAP markers was 0.80, ranging from 0.39 to 0.97. Cluster analysis using UPGMA of the band patterns amplified by SRAP marker and morphological trait-based clustering separated the varieties into three groups. The correlation coefficient of SRAP marker and morphological traits was 0.5455 reflecting that the two clustering results shared some similarity and consistence. It revealed that the combination of both SRAP marker and morphological trait analysis is more conducive to proper identification and classification of plant varieties, which will undoubtedly bring an alternative choice to DUS testing of plant new varieties and conservation of plant germplasm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».