Marker-assisted selection in <i>C. oleifera</i> hybrid population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marker-assisted selection (MAS) is implemented to improve Camellia oleifera yield and fruit attributes for meeting China’s increased demand for new varieties development. We conducted three-generational (G 0 , G 1 , and G 2 ) hybridization (diallel mating) and selection experiment and used Sequence-Related Amplified Polymorphism (SRAP). SRAP markers to investigate their utility in a MAS framework. The utilized SRAP markers were instrumental in hybrid authenticity and the identification of matroclinal or patroclinal inheritance presence, thus guiding mating pair selection and direction (their role as male or females). Across the studied 3 generations, estimates of genetic diversity parameters showed steady increase with percentage increase of ((G 0 to G 1 and G 1 to G 2 ) 9.25 and 9.05: observed number of alleles; 3.12 and 7.80: means effective number of alleles; 12.35 and 22.34: Nei‘s gene diversity; and 14.21 and 21.77: Shannon‘s index), indicating lack of diversity reduction associated with selection. Estimates of genetic distance and their correlation with heterosis were useful in guiding selection of mating pairs for achieving the desired yield and fruit attributes (fruit diameter, height, weight, and index, peel thickness, number of seeds per fruit, seed weight per fruit, and seed rate). Most yield and fruit attributes exhibited high broad-sense heritability with increasing trend over generation intervals, indicating the increased potential of hybrid breeding for this species.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».