MOLECULAR CHARACTERIZATION AND GENETIC DIVERSITY STUDIE OF SOYBEAN (GLYCINE MAX L.) CULTIVARS USING RAPD MARKERS
Notice bibliographique
Résumé
Soybean (Glycine max L.) is an important crop plant which contains a high amount of oil and protein. The main goal of the work was to use 13 RAPD (Random Amplified Polymorphic DNA) markers to study genetic polymorphism in a set of 28 soybean genotypes and to construct a dendrogram from the obtained results, based on which we will recommend genotypes for further breeding. In total, using 13 RAPD markers, we determined 108 fragments in a set of 28 soybean genotypes with an average number of 8.31 fragments per genotype. The number of fragments varied from 6 (OPB-08, OPE-07) to 12 (SIGMA-D-01). Of the total number of 108 fragments, 70 were polymorphic with an average number of 5.38 polymorphic fragments per genotype. The number of polymorphic fragments varied from 3 (OPE-07, OPF-14) to 9 (SIGMA-D-01). The average percentage of fragment polymorphism was 63.68% and ranged from 42.86% (OPF-14) to 83.33% (OPB-08). Diversity index (DI) values ranged from 0.710 (OPA-03) to 0.846 (OPD-08) with an average value of 0.763. A dendrogram prepared based on hierarchical cluster analysis using UPGMA algorithm separated 28 soybean genotypes into four clusters. The applied RAPD markers proved to be a suitable tool for detection of the genetic diversity of soybean genotypes. Based on the constructed dendrogram, it is possible to select suitable varieties for marker-assisted breeding.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».