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Enregistrement W2885338625 · doi:10.18805/lr-401

Investigation of IRAP transposon-based molecular markers for analysis of genetic diversity in pea germplasm

2018· article· en· W2885338625 sur OpenAlexaff
Sajjad Ahmad, Rajvinder Kaur, Mark Lefsrud, Jaswinder Singh

Notice bibliographique

RevueLegume Research - An International Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTransposable elementGermplasmRetrotransposonGeneticsGenetic diversityGenetic markerAlleleLocus (genetics)GenotypeGenomeBotanyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retrotransposons diversity has been extensively studied in monocots, but it is not well documented in dicot species. Transposition activity of transposons creates DNA polymorphism and their abundant presence in genomes is making transposons a promising marker system for varietal identification and fingerprinting. In this study, four transposon-based markers (two DNA- and two RNA-transposons) were employed to evaluate the effectiveness of Inter-Retrotransposon Amplified Polymorphism (IRAP) transposon system in assessing genetic diversity in pea germplasm accessions. A total of 28 alleles were detected across the 35 pea accessions with number of alleles per locus ranged from 5 (Mutator) to 9 (Cyclops). RNA transposons produced a higher number of polymorphic alleles (Ogre: 8, Cyclops: 9) than DNA transposon markers (Mutator: 5, MITE: 6). Overall mean PIC value and D values for these transposon markers were 0.810 and 0.817 respectively. Genetic similarity values ranged from 0.143 to 0.823 with a mean similarity value of 0.403. Cluster analysis classified pea genotypes into six major groups that were somewhat consistent with their geographical origins. The molecular analyses differentiated all the 35 accessions and generated higher PIC and D values that can be useful for MAS-based breeding programs in pea.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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