Characterization of Brassica napus L. genotypes utilizing sequence-related amplified polymorphism and genotyping by sequencing in association with cluster analysis
Notice bibliographique
Résumé
Identifying parental combinations that exhibit high heterosis is a constant target for commercial Brassica napus L. hybrid development programs. Finding high heterotic parental combinations can require hundreds of test crosses and years of yield evaluation. Heterotic pool development could be used to divide breeding material into specific breeding pools and focus the number of parental combinations created. Here, we report the genotypic characterization of 79 B. napus genotypes by calculating genetic distance based on sequence-related amplified polymorphism (SRAP) and genotyping by sequencing (GBS) in association with a neighbour-joining clustering algorithm. Despite the different genotypic analyses, neighbour-joining cluster analysis based on genetic distance of SRAP and GBS produced similar clusters. Homology between SRAP and GBS clusters was approximately 77 % when manually comparing clusters and 68 % when comparing clusters using Compare2Trees. This research demonstrates that SRAP can have similar efficacy when compared to next-generation sequencing technology for heterotic pool classification. This information may provide an important breeding scaffold for the development of hybrid cultivars based upon genetic distance and cluster analysis.
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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 ».