GENETIC AND DEVELOPING GENOMIC RESOURCES IN BLACK RASPBERRY
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 75 years, the black raspberry industry in the United States has steadily declined due to lack of adapted and disease resistant cultivars. The high anthocyanin content of black raspberry and associated health benefits have revived interest in production and breeding new cultivars. The United States Department of Agriculture (USDA) Agricultural Research Service, National Clonal Germplasm Repository manages black raspberry germplasm and maintains a collection of over 175 accessions. Wild black raspberries collected in their native range from more than 130 locations across 27 US states and two Canadian provinces were recently added to this collection. Evaluation of this wild germplasm led to the identification of four sources of aphid resistance, two of which were introgressed into the elite breeding pool in two mapping populations. A major focus of this project is to develop, and make available, genomic tools including linkage and physical maps, a draft genome assembly, ESTs, SNP and SSR markers for use in black and red raspberry breeding. We will study genotype by environment interactions in this black raspberry germplasm in four different production regions across North America and apply the genomic tools to identify QTL important for breeding objectives. These tools will facilitate informed decisions regarding germplasm value and usage, crossing, and selection through marker-assisted breeding, and will be useful for breeding programs across the US. Here, we present the current status of global genetic resources and genomic research in black raspberry.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».