Genetic analysis of walnut cultivars from southwest China: Implications for germplasm improvement
Notice bibliographique
Résumé
Walnuts are highly valued for their rich nutritional profile and wide medicinal applications. This demand has led to the intensification of breeding activities in major walnut production areas such as southwest China, in order to develop more superior cultivars. With the increasing number of cultivars, accurate identification becomes fundamental to selecting the right cultivar for grafting, industrial processing or development of new cultivars. To ensure proper identification of cultivars and understand the genetic structure of wild and cultivated material, we genotyped 362 cultivated and wild individuals of walnut trees from southwest China (with two additional populations from Xinjiang, plus three cultivars from Canada, France and Belgium) using 36 polymorphic microsatellite loci. We found relatively low indices of genetic diversity (HO = 0.570, HE = 0.404, NA = 2.345) as well as a high level of clonality (>85% of cultivars), indicating reliance on genetically narrow sources of parental material for breeding. Our STRUCTURE and PCoA analyses generally delineated the two species, though considerable levels of introgression were also evident. More significantly, we detected a distinct genetic group of cultivated Juglans sigillata, which mainly comprised individuals of the popular ‘Yangbidapao’ landrace. Finally, a core set of 18 SSR loci was selected, which was capable of identifying 32 cultivars. In a nutshell, our results call for more utilization of genetically disparate material, including wild walnut trees, as parental sources to breed for more cultivars. The data reported herein will significantly contribute towards the genetic improvement and conservation of the walnut germplasm in southwest China.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».