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Enregistrement W4408093901 · doi:10.31867/2523-4544/0309

SSR loci polymorphism in soybean varieties originating with different country origins

2024· article· en· W4408093901 sur OpenAlexaboutno aff
P. V. Chernyshenko, H. Ye. Chernyshenko, Ye. V. Skoblia

Notice bibliographique

RevueThe Scientific Journal Grain Crops · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneticsPolymorphism (computer science)BiologyGeographyGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topicality. Microsatellite DNA sequences are widely used to identify the genotypes of living organisms. In 2014, the Chinese standard ‘NY/T 2595-2014. Identification of soybean varieties. SSR marker method’ on the identification of soybean varieties by polymorphism of 36 SSR loci was approved. In Ukraine, there are no approved regulatory documents on the identification of crops using DNA markers, including soybeans. Therefore, the study of the level of diversity and differentiation capacity of SSR markers proposed in the standard NY/T 2595-2014 in soybean varieties common in Ukraine is of interest. Purpose. Study of polymorphism of nine SSR loci in nine soybean varieties and divergence between soybean varieties bred in different countries. Materials and Methods. Nine soybean varieties were used in the work. The variability of nine microsatellite loci specified in the standard NY/T 2595-2014 as the most polymorphic in soybean varieties was evaluated. Polymorphism of SSR loci was studied using polymerase chain reaction with detection of results in agarose gel. The level of polymorphism in soybean varieties was assessed using the Nei genetic diversity index. The classification of soybean varieties was carried out by the nearest neighbor joining method in the PHYLIP program. Results. It was found that the total level of polymorphism of the studied SSR loci in nine soybean varieties, estimated by the Nei index, was 0.57±0.04. According to the studied SSR loci, no identical varieties were found; the values of genetic distances between all varieties were above 0. The Ukrainian varieties Raiduha and Hospodynia were the most genetically related, and the most distant were pairs of varieties Yunka (Canada) and Ultra (USA), Raiduha (Ukraine) and Yunka (Canada), Hospodynia (Ukraine) and Commandor (France). It was established that the Ukrainian varieties of Raiduha and Hospodynia are more genetically distant from all other soybean varieties studied. European and North American soybean varieties were divided into 2 groups. No grouping of varieties according to geographical origin was found. Conclusions. A significant resolution of SSR loci in the investigated soybean varieties was shown. The obtained results can be effectively used to identify soybean varieties, determine the efficiency of artificial hybridization, determine genetic purity, as well as in drawing up hybridization schemes taking into account remote ecological and geographical combinations. Key words: DNA markers, microsatellite loci, molecular genetic diversity, genetic distances, divergence

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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