Evaluation of maize microsatellite markers for genetic diversity analysis and fingerprinting in sugarcane
Notice bibliographique
Résumé
The use of maize microsatellite markers as a potential cost-effective method for molecular analysis of sugarcane was evaluated. Of the 34 primer pairs obtained from maize genomic libraries, 14 showed repeatable amplifications in Saccharum species clones, commercial hybrids, and the related genera Erianthus, accounting for 41.17% cross transferability. Complex banding patterns were encountered in sugarcane with the number of amplified fragments ranging from 7 to 14 with an average of 10 per primer, indicating the high polyploidy and heterozygosity existing in sugarcane. Phenetic analysis of the SSR polymorphisms produced by nine primers could clearly differentiate the different species of Saccharum and Erianthus and revealed the relationships that existed between them. Genetic similarity co-efficient indicated low diversity existing among the S. officinarum clones (82%) and a relatively higher level of diversity in the S. spontaneum clones (69.7%). Higher level of divergence of Erianthus from Saccharum was also clearly estabilished. Five primers produced genus- and species-specific fragments for Erianthus, S. spontaneum, S. officinarum, and S. barberi. The polymorphic primers, when tested on a panel of 30 commercial sugarcane cultivars, revealed a broad range (32.4-83.3%) of pair-wise similarity values, indicating their ability to detect high levels of polymorphism. A combination of two primers could differentiate all the varieties, further emphasizing their potential in fingerprinting and varietal identification.
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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 | 0,001 | 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 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 ».