Differentiation of triticale cultivars through FISH karyotyping of their rye chromosomes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work was to cytogenetically characterize triticale cultivars through fluorescence in situ hybridization (FISH) analysis of their rye chromosomes. In the present work, we studied six cultivars of triticale ('Cayú-UNRC', 'Cumé-UNRC', 'Genú-UNRC', 'Ñinca-UNRC', 'Quiñé-UNRC', and 'Tizné-UNRC'), released by the Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC), Córdoba, Argentina. The cultivars were obtained from the International Center for the Improvement of Maize and Wheat (CIMMYT) and improved for fresh forage, haymaking, and feed grain at UNRC. The distribution and organization of highly repetitive DNA sequences of Secale cereale (pSc74, pSc200, pSc250, and pSc119.2) using FISH analyses revealed a specific localization of the signals for several rye chromosomes, which allowed us to distinguish the cultivars. Cluster analysis showed a great cytogenetic similarity among the rye cultivars used to originate these hybrids. The knowledge of the variability among triticale cultivars is necessary to propose future crosses in breeding programs. This study will also be valuable to identify commercial seeds and to analyze the possible association between agronomic characters and the presence of certain rye chromosomes or specific regions in these chromosomes.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».