Use of microsatellite markers for the assessment of bambara groundnut breeding system and varietal purity before genome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Maximizing the research output from a limited investment is often the major challenge for minor and underutilized crops. However, such crops may be tolerant to biotic and abiotic stresses and are adapted to local, marginal, and low-input environments. Their development through breeding will provide an important resource for future agricultural system resilience and diversification in the context of changing climates and the need to achieve food security. The African Orphan Crops Consortium recognizes the values of genomic resources in facilitating the improvement of such crops. Prior to beginning genome sequencing there is a need for an assessment of line varietal purity and to estimate any residual heterozygosity. Here we present an example from bambara groundnut (Vigna subterranea (L.) Verdc.), an underutilized drought tolerant African legume. Two released varieties from Zimbabwe, identified as potential genotypes for whole genome sequencing (WGS), were genotyped with 20 species-specific SSR markers. The results indicate that the cultivars are actually a mix of related inbred genotypes, and the analysis allowed a strategy of single plant selection to be used to generate non-heterogeneous DNA for WGS. The markers also confirmed very low levels of heterozygosity within individual plants. The application of a pre-screen using co-dominant microsatellite markers is expected to substantially improve the genome assembly, compared to a cultivar bulking approach that could have been adopted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».