Genetic Diversity Analysis of Hybrid Rice Parental Lines and Genetic Purity Assessment of Hybrid Seeds of China
Notice bibliographique
Résumé
Thirty-five pairs of SSR primers were used for genetic diversity analysis and DNA fingerprinting of 31 hybrid rice core parental lines developed in central- and southern-China using one japonica rice line and three inbred rice lines as the check varieties. The average number of alleles (Na) per SSR locus was 4.02, with a range of two to eight, the effective number of alleles (Ne) was 83.16 with a mean of 2.38, ranging from 1.19 to 4.66. The polymorphic information content (PIC) ranged from 0.16 to 0.79, with an average number of 0.52. The results of the cluster analysis indicated that the check varieties viz., one japonica rice and three inbred rice, were clustered into two groups with similarity coefficients of 0.62 and 0.71 respectively indicating their relatedness. Thirty-one hybrid rice parental lines were clustered into 6 groups according to their different types, pedigrees and regions of development with similarity coefficients of approximately 0.76. The highest genetic similarity coefficient (0.94) was observed between Y58S and C815S, and the lowest (0.63) was observed between Quan9311A and Peiai64S. The purity of one hybrid rice cultivar was tested using characteristic marker and the field test, and it was demonstrated that the purities obtained using the two methods were similar. This research will be helpful for rice breeding, new cultivar registration and seed production.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».