Increasing cotton genome coverage with polymorphic SSRs as revealed by SSCP
Notice bibliographique
Résumé
Simple sequence repeat (SSR) markers are widely used in plant genetics and breeding. However, there are many SSR markers that do not reveal polymorphism in cotton. Traditional SSR genotyping methods only provide information on product sizes. This leaves many marker polymorphism undetected, thus, lowering the utility of SSRs. In the present study, monomorphic SSRs between two mapping parents, 'Emian22' and 3-79, were subjected to single-strand conformation polymorphism (SSCP) analysis to reveal polymorphism. Of the 4194 monomorphic SSR primer pairs, 158 pairs (3.77%) showed polymorphism and revealed 174 polymorphic loci. Sequence analysis showed that the differences in PCR products between the mapping parents were solely due to base transition or transversion, which was in agreement with SSCP principles. SSCP also revealed SSRs with motifs of AT/TA and GAA/CTT were more polymorphic in dinucleotides and trinucleotides, respectively. Genetic mapping integrated 160 loci into our interspecific BC(1) linkage map, 5 of which associated with QTLs related to cotton fiber quality. The technique discussed in the present study enables us to detect polymorphism of monomorphic SSRs, and increase the utilization efficiency of the existing SSR primers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».