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Enregistrement W3127304631 · doi:10.30901/2227-8834-2020-4-127-135

Electrophoretic patterns of gliadin as markers of genotypes in the analysis of the durum wheat landrace Kubanka

2021· article· en· W3127304631 sur OpenAlexaboutno aff
Т. И. Пенева, О. А. Lyapunova

Notice bibliographique

RevuePROCEEDINGS ON APPLIED BOTANY GENETICS AND BREEDING · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliadinBiologyLocus (genetics)GenotypeGenetic diversityAlleleCultivarGene poolGenetic markerBotanyGeneticsGeneGlutenFood sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The collection of durum wheat landraces ( Triticum durum Desf.) at VIR contains unique material of the “Russian northern branch”, which is not found in any other collections worldwide. Studying the genetic diversity of such wheat accessions according to their gliadin bands as markers of genotypes is important for identification and conservation of their gene pool authenticity. Materials and methods . For the first time, molecular markers were used to differentiate among 38 accessions of the local durum wheat variety known under the name of “Kubanka”, collected and placed into the VIR collection in the 1910–1940s, and five accessions from the seed genebanks of the USA and Canada. Electrophoretic patterns of gliadin were used as markers of genotypes within the polymorphic cultivar. Recording bands in the form of “protein formulas” allows the researcher to evaluate the polymorphism of each accession and the diversity within the collection. Gliadin analysis was performed on single grains according to the standard method adopted at VIR and approved by ISTA. Results and conclusions . Fourteen major biotypes marked with gliadin bands were identified. Depending on the component composition of the α-zone encoded by alleles of the GLI-2A locus, biotypes were combined into 4 groups. Within the groups, biotypes are determined by alleles of the GLI-1A , GLI-1B , GLI2B loci. Genetically close monotypic accessions and polytypic ones incorporating 2 to 6 biotypes were identified. Group I is typical for the European part of Russia as well as for Kazakhstan and Kyrgyzstan. Accessions of this group can be attributed to the Volga steppe ecotype. Group II biotypes are widespread in Altai Territory, Orenburg and Astrakhan Provinces of Russia; Group III in Stavropol Territory, Russia, and Kyrgyzstan; Group IV only in Altai Territory. The greatest genetic diversity was exhibited by the ‘Kubanka’ accessions from Altai and Krasnodar Territories, and Kyrgyzstan.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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