Core Collection of a Representative Germplasm Population in Brassica napus
Notice bibliographique
Résumé
【Objective】Investigating the genetic diversity and selecting core collection of rapeseed.【Method】According to previous researches, 500 accessions from Europe, Asia, Canada, Australia and China were divided into four groups based on their qualities, geographic regions and growth habits. A primary core collection of 87 accessions was sampled from each group in same proportion. EST-STS and SSR markers were applied to measure their genetic diversities, eliminate the genetic redundancy and evaluate diversity indices of molecular markers for developing core collection. Phenotypes of individual core gene pool were analyzed and compared. 【Result】 Under the same selection background, two types of marker showed similar polymorphism rate (39%-40%), and polymorphic fragments number. Cluster analysis divided the 87 accessions into two groups (Ⅰ, Ⅱ) at similarity coefficient of 0.65, further two subgroups from each group were generated, respectively. A core collection consisted of 78 accessions was constructed after eliminating genetic redundancy above 0.85 genetic similarity coefficients. 【Conclusion】The results indicated that EST-STS was economic, effective and functional marker with similar efficacy compared with normal SSRs. The genetic diversity and cluster analysis supported the classification of four groups in Brassica napus. 78 accessions retaining the most genetic diversity and structure could be utilized and preserved as core germplasm collection for 500 initial rapeseed resources.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».