Molecular Identification and Characterization of Seeded Turf Bermudagrass Cultivars Using Simple Sequence Repeat Markers
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Six to nine signature alleles were revealed for each of the four standard seeded bermudagrass cultivars with 32 SSR markers. All individual bermudagrass plants were correctly assigned to their source cultivars using the SSR markers. The SSR marker profiles can be effectively used to identify blinded individuals to the source cultivars. Common bermudagrass [Cynodon dactylon (L.) Pers. var. dactylon], is increasingly used in the development of seed‐propagated turf cultivars. Each seeded bermudagrass cultivar is a heterogeneous population composed of heterozygous genotypes. Therefore, the accurate identification of seeded bermudagrass cultivars is a challenge and has not yet been reported although this kind of information would be valuable for new cultivar development, seed certification, and intellectual property protection. Accordingly, the objectives of this study were (i) to characterize the genetic diversity within and relatedness between turf‐type seeded cultivars; and (ii) to investigate the assignment of individuals to their source cultivars using simple sequence repeat (SSR) markers. Four seeded cultivars, NuMex Sahara, Princess‐77, Riviera, and Yukon were used in the investigation. Thirty individual plants, two bulk samples, and two additional individual plants from each of the four cultivars were genotyped with 32 SSR markers that were sampled to span a major portion of the species genome. The number of alleles amplified per SSR locus ranged from 3 to 10, with a mean of 5. Six to nine signature alleles were identified for each of the four cultivars. Genetic distance estimates and clustering results were consistent with the respective breeding history. Individual plants formed four distinct groupings corresponding exactly to the four cultivars and all individuals were correctly assigned to their respective source cultivars. The total gene diversity of the four cultivars was 0.257, indicating high diversity. The posterior test also indicated that bulk samples and two additional individual plants were clearly assigned to their source cultivars. The approach developed in this study is useful for the accurate identification of seeded bermudagrass cultivars.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».