Simple Genetic Distance-Optimized Field Deployments for Clonal Seed Orchards Based on Microsatellite Markers: As a Case of Chinese Pine Seed Orchard
Notice bibliographique
Résumé
Chinese pine seed orchards are in a period of transition from first-generation to advanced-generations. How to effectively select populations for second-generation seed orchards and significantly increase genetic gain through rational deployment have become major issues. In this study, we examined open- and control-pollinated progeny of the first-generation Chinese pine seed orchards in Zhengning (Gansu Province, China) and Xixian (Shanxi Province, China) to address issues related to phenotypic selection for high volume growth, genetic diversity analysis and genetic distance-based phylogenetic analysis of the selections by simple sequence repeats (SSRs), and phylogenetic relationship-based field deployment for advanced-generation orchards. In total, 40, 28, 20, and 13 superior individuals were selected from the large-scale no-pedigree open-pollinated progeny of Zhengning (ZN-NP), open-pollinated families of Zhengning (ZN-OP), open-pollinated families of Xixian (XX-OP), and control-pollinated families of Xixian, with mean volume dominance ratios of 0.83, 0.15, 0.25, and 0.20, respectively. Phylogenetic relationship analysis of the ZN-NP and XX-OP populations showed that the 40 superior individuals in the ZN-NP selected population belonged to 23 families and could be further divided into five phylogenetic groups, and that families in the same group were closely related. Similarly, 20 families in the XX-OP population were related to varying degrees. Based on these results, we found that second-generation Chinese pine seed orchards in Zhengning and Xixian should adopt a grouped, unbalanced, complete, fixed block design and an unbalanced, incomplete, fixed block design, respectively. This study will provide practical references for applying molecular markers to establishing advanced-generation seed orchards.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».