Development and characterization of microsatellite markers from tropical forage <i>Stylosanthes</i> species and analysis of genetic variability and cross-species transferability
Notice bibliographique
Résumé
A limited number of functional molecular markers has slowed the desired genetic improvement of Stylosanthes species. Hence, in an attempt to develop simple sequence repeat (SSR) markers, genomic libraries from Stylosanthes seabrana B.L. Maass & 't Mannetje (2n=2x=20) using 5' anchored degenerate microsatellite primers were constructed. Of the 76 new microsatellites, 21 functional primer pairs were designed. Because of the small number of primer pairs designed, 428 expressed sequence tag (EST) sequences from seven Stylosanthes species were also examined for SSR detection. Approximately 10% of sequences delivered functional primer pairs, and after redundancy elimination, 57 microsatellite repeats were selected. Tetranucleotides followed by trinucleotides were the major repeated sequences in Stylosanthes ESTs. In total, a robust set of 21 genomic-SSR (gSSR) and 20 EST-SSR (eSSR) markers were developed. These markers were analyzed for intraspecific diversity within 20 S. seabrana accessions and for their cross-species transferability. Mean expected (He) and observed (Ho) heterozygosity values with gSSR markers were 0.64 and 0.372, respectively, whereas with eSSR markers these were 0.297 and 0.214, respectively. Dendrograms having moderate bootstrap value (23%-94%) were able to distinguish all accessions of S. seabrana with gSSR markers, whereas eSSR markers showed 100% similarities between few accessions. The set of 21 gSSRs, from S. seabrana, and 20 eSSRs, from selected Stylosanthes species, with their high cross-species transferability (45% with gSSRs, 86% with eSSRs) will facilitate genetic improvement of Stylosanthes species globally.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».