Molecular characterization of potato cultivars using SSR markers
Notice bibliographique
Résumé
The potato crop has a very narrow genetic base, so the use of molecular markers is a very important tool in the characterization of germplasm banks and evaluation of genetic divergence. The objective of this study was to identify, using microsatellite or simple sequence repeat (SSR) markers, 38 accessions of potato from two collections of commercial cultivars. For the molecular characterization 10 loci were used, generating a total of 46 alleles, which were analyzed as binary data. A cluster analysis was performed with the Jaccard´s similarity coefficient and the UPGMA method, using the software NTSYSpc. On average, the number of alleles per locus was 4.6, ranging from two alleles for primers STM1049, STM 1053 and STM 1104 to 12 alleles per locus for primer STM0019a. Of the 46 alleles, only five were monomorphic, therefore presenting 89.1% polymorphism. The polymorphism information content (PIC) varied from 0.13 to 0.86, with an average of 0.54. The Jaccard´s coefficient varied from 0.41 to 0.93, showing high genetic variability among accessions. Two possible duplicates [Atlantic (Canada) and Atlantic (Chile), and Colorado and Ágata (EPAMIG) (duplicates with these SSRs, which did not separate them)] were identified. High similarity was also shown by cultivars Chipie and Melodie (EPAMIG), Voyager and Gourmandine (EPAMIG), Eole and Caesar (EPAMIG), and Cupido and Santé (Pirassu). The most genetically divergent accessions (Lady Rosetta and HPC-7B) were also identified.
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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 ».