Pedigree analysis of pre-breeding efforts in Trifolium spp. germplasm in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prebreeding in plants is the activity designed to identify useful characteristics from wild germplasm and its integration in breeding programs. Prebreeding aims to introduce new variation into the populations of a species of interest. Pedigree analysis is a valuable tool for evaluation of variation in genebanks where pedigree maps are used to visualize and describe population structure and variation within these populations. Margot Forde Germplasm Centre (MFGC) is New Zealand's national forage genebank and holds a collection of ~ 75 species of the genus Trifolium, of which only a dozen have been taken through prebreeding programs. The main objective of this study was to construct pedigree maps and analyse patterns of relatedness for seven minor Trifolium species accessions contained at the MFGC. These species are Trifolium ambiguum, Trifolium arvense, Trifolium dubium, Trifolium hybridum, Trifolium medium, Trifolium subterraneum and the Trifolium repens x Trifolium occidentale interspecific hybrids. We present a history of Trifolium spp. prebreeding in New Zealand and inform breeders of possible alternative forage species to use. RESULTS: Pedigree data from accessions introduced between 1950 and 2016 were used and filtered based on breeding activity. Kinship levels among Trifolium spp. remained below 8% and no inbreeding was found. Influential ancestors that contributed largely to populations structure were identified. The Australian cultivar 'Monaro' had a strong influence over the whole population of accessions in T. ambiguum. T. subterraneum and T. repens x T. occidentale had the largest number of generations (3). T. ambiguum and T. medium had the highest cumulative kinship across the decades. CONCLUSIONS: We conclude that there are high levels of diversity in the seven Trifolium spp. studied. However, collection and prebreeding efforts must be strengthened to maximize utilization and bring useful genetic variation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».