Using DNA Markers to Evaluate Genetic Diversity Among Native Pawpaw Patches in Iowa\nand Kentucky
Notice bibliographique
Résumé
The pawpaw [Asimina triloba (L.) Dunal] is in the early stages of domestication and wild collected plant material is still important in the commercial production of pawpaw. Native pawpaw patches can be found in hardwood forests growing in large patches as understory trees and can be found in 26 states in the eastern United States, ranging from northern Florida to southern Ontario (Canada) and as far west as eastern Nebraska. Kentucky State University serves as the USDA-National Clonal Germplasm Repository for pawpaw, therefore assessing genetic diversity across the pawpaw’s native range is a high priority. The objective of this study was to determine whether pawpaw trees from native patches in Iowa and Kentucky display genetic differences using the simple sequence repeat (SSR) marker system. DNA was extracted using the DNAMITE Plant Kit from leaf samples collected from 20 individual trees per patch from two native patches near Lake Cumberland in Kentucky, and in two native patches eastern Iowa. Primers B3, B103, B129, C104, and G119 were labeled with FAM and used to amplify SSR products. These products were then separated using a 3130 Applied Biosystems capillary electrophoresis system. The SSR primers yielded markers in the pawpaw selections examined that were useful in separating the pawpaw genotypes. The Iowa and Kentucky patches had at least two pawpaw genotypes in each patch but were mainly clonal in structure. The Iowa and Kentucky patches were separated easily based on high genetic variation in the marker alleles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».