Genetic Diversity Analysis of Fodder Oats (Avena sativa L.) Germplasm by Microsatellite Markers

Publish Year: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 30

This Paper With 11 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JASTMO-19-6_013

تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1402

Abstract:

The present study was undertaken to assess the genetic diversity in the ninety six oat (Avena sativa L.) elite cultivars representing the collection from various eco-geographical regions of India. The molecular diversity analysis using ۴۰ SSR markers clustered all the ۹۶ cultivar into ten clusters and significant level of distinction (dissimilarity coefficient ranged from ۰.۱۲ to ۰.۹۶) was depicted among the lines indicating a high degree of divergence among these lines. Genotypic pairs having utmost genetic dissimilarity (۰.۹۶) were OL۱۶۳۴ and OL۱۶۸۸, OL۱۷۰۲ and OL۱۶۸۸, OL۱۷۰۵ and OL۱۶۳۴, UPO۰۳-۳ and OL ۱۶۸۸, and UPO۰۳-۳ and OL۱۷۰۵ that can be used as parents in purposeful hybridization programs. Polymorphic Information Content (PIC) values ranged from as low as ۰.۰۶ to as high as ۰.۷۵ (AM ۷). Owing to their highest PIC values, primer pairs AM۷ (۰.۷۵), AM۲ (۰.۶۹) and AM۱۰ (۰.۶۹) can be further used in association mapping studies in oat. The Un-weighted Pair Group Method with Arithmetic Mean (UPGMA) based dendrogram revealed the cluster V (۱۹ genotypes) as the largest and cluster X (۳ genotypes) as the smallest one. Thus, genotypes within clusters can be predicted as similarity pool in further oat improvement programs. The selected panel of SSR markers performed well in detection of genetic diversity patterns and can be recommended for future germplasm characterization studies in oats.

Authors

R. Kapoor

Department of Plant Breeding and Genetics, PAU, Ludhiana ۱۴۱۰۰۴, Punjab, India.

Kh. Choudhary

Indian Council of Agricultural Research, New Delhi, India.

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :