Genetic Relationships among Lowbush Blueberry Genotypes as Determined by Randomly Amplified Polymorphic DNA Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Twenty-six genotypes of lowbush blueberry ( Vaccinium angustifolium Aiton) representing four geographical zones (Maine, United States; New Brunswick, northern Nova Scotia, and western Nova Scotia, Canada) were selected to obtain DNA fingerprints and to estimate genetic similarity by randomly amplified polymorphic DNA analysis. The genotypes were either native accessions or selections from crosses involving native accessions as parents or grandparents. Thirty 10-base RAPD primers were initially screened; 11 proved to be polymorphic, resulting in 73 consistent RAPD bands. All 26 genotypes could be distinguished by their unique RAPD banding patterns and three unlabeled samples were correctly identified. The RAPD band data set was analyzed with Genstat5 to calculate similarity and distance matrices. Average similarity across all genotypes was 56%. Results from average linkage cluster analysis were used to construct a dendogram which demonstrated six main clusters with an average similarity linkage of 70%. The selection `Fundy' and its parent `Augusta' clustered at 77% similarity. The corresponding principal coordinate analysis supported the clusters and identified two distinct outliers. There was a small association by geographic grouping for five genotypes from Maine. It was concluded that RAPD analysis is a useful tool for genotypic identification and estimates of genetic similarity in lowbush blueberry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».