Evaluation of rice and sugarcane SSR markers for phylogenetic and genetic diversity analyses in bambooIHBT Publication No. 0732.
Notice bibliographique
Résumé
Simple sequence repeat (SSR) markers are valuable tools for many purposes such as phylogenetic, fingerprinting, and molecular breeding studies. However, only a few SSR markers are known and available in bamboo species of the tropics (Bambusa spp.). Considering that grass genomes have co-evolved and share large-scale synteny, theoretically it should be possible to use the genome sequence based SSR markers of field crops such as rice (Oryza sativa) and sugarcane (Saccharum spp.) for genome analysis in bamboo. To test this, 98 mapped SSR primers representing 12 linkage groups of rice and 20 EST-derived sugarcane SSR primers were evaluated for transferability to 23 bamboo species. Of the tested markers, 44 (44.9%) rice and 15 (75%) sugarcane SSR primers showed repeatable amplification in at least one species of bamboo and thus were successfully utilized for phylogenetic and genetic diversity analyses. Transferred SSR primers revealed complex amplification patterns in bamboo, with an average of 9.62 fragments per primer, indicating a high level of polyploidy and genetic variability in bamboo. Forty-two of these primers (34 rice and 8 sugarcane SSR primers) detected an average of 2.12 unique fragments per primer and thus could be exploited for species identification. Six bamboo SSR primers exhibited cross transferability, to varying degrees, to different bamboo species. The genetic similarity coefficient indicated a high level of divergence at the species level (73%). However, a relatively low level of diversity was observed within species (25% in 20 accessions of Dendrocalamus hamiltonii). Further, cluster analysis revealed that the major grouping was in accordance with the taxonomical classification of bamboo. Thus, the rice and sugarcane SSRs can be utilized for phylogenetic and genetic diversity studies in bamboo.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».