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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».