Assessing the Genetic Diversity and Population Structure of a Tunisian Melon (Cucumis melo L.) Collection Using Phenotypic Traits and SSR Molecular Markers
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of genetic diversity and structure of a gene pool is a prerequisite for efficient organization, conservation, and utilization for crop improvement. This study evaluated the genetic diversity and population structure of 24 Tunisian melon accessions, by using 24 phenotypic traits and eight microsatellite (SSR) markers. A considerable phenotypic diversity among accessions was observed for many characters including those related to agronomical performance. All the microsatellites were polymorphic and detected 30 distinct alleles with a moderate (0.43) polymorphic information content. Shannon’s diversity index (0.82) showed a high degree of polymorphism between melon genotypes. The observed heterozygosity (0.10) was less than the expected heterozygosity (0.12), displaying a deficit in heterozygosity because of selection pressure. Molecular clustering and structure analyses based on SSRs separated melon accessions into five groups and showed an intermixed genetic structure between landraces and breeding lines belonging to the different botanical groups. Phenotypic clustering separated the accessions into two main clusters belonging to sweet and non-sweet melon; however, a more precise clustering among inodorus, cantalupensis, and reticulatus subgroups was obtained using combined phenotypic–molecular data. The discordance between phenotypic and molecular data was confirmed by a negative correlation (r = −0.16, p = 0.06) as revealed by the Mantel test. Despite these differences, both markers provided important information about the diversity of the melon germplasm, allowing the correct use of these accessions in future breeding programs. Together they provide a powerful tool for future agricultural and conservation tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».