APPLICATION OF MOLECULAR METHODS IN SOYBEAN BREEDING PROGRAM AT THE AGRICULTURAL INSTITUTE OSIJEK (CROATIA)
Notice bibliographique
Résumé
The soybean breeding work at the Agricultural Institute Osijek has focused on the permanently development of high-yielding cultivars with genetic yield potential of 5-6 t/ha, satisfactory grain quality (protein and oil content), high tolerance to the principal diseases (Peronospora manshurica, Sclerotinia sclerotiorum, Diaporthe/Phomopsis complex), high resistance to lodging, stress conditions over vegetation and pod shattering as well as satisfactory stability in level and quality of grain and wide adaptability. Results of this continued and intensive breeding work are 36 registered cultivars which significantly contributed and contribute to the development, improving and increasing of soybean production in Republic of Croatia. Further genetic improvement of soybean cultivars is based on the modern breeding strategies including combination of conventional breeding methods and recent chemical, biochemical, phytopathology and molecular analyses. Regarding to molecular analyses, in recent years, in the frame of the soybean breeding program has initiated by application of molecular markers technology as criterion for estimation genetic diversity for both soybean germplasm and pathogens from Diaporthe/Phomopsis complex on soybean, as well. The initial fingerprinting of several OS soybean genotypes has performed in collaboration with the University of Guelph (Canada) in their biomolecular laboratory using simple sequence repeats (SSR). The obtained results enabled new access in choosing parental pairs. Combining molecular markers technique with pedigree information, phenotypic markers and statistical procedure has provided a useful tool for more accurate and complete evaluation of genetic diversity and its more effective utilization into current soybean breeding program. The detection of pathogens from Diaporthe/Phomopsis complex on soybean on molecular level has performed in collaboration with the Istituto Sperimentale per la Patologia Vegetale (Rome, Italy) in their mycological and biomolecular laboratories using method of artificial infection and RFLP markers. Obtained data are incorporated in our breeding work for improving soybean genotypes tolerance on mentioned pathogens. In a whole, implementation of molecular marker technology into soybean breeding program at the Institute represents basis for significantly increasing of its quality, success, efficiency and competitiveness and enables further genetic improvement of cultivars. Each increasing of soybean production, resulting from genetic improved cultivars, is considerable national economical profit.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».