Genetic relatedness among indigenous rice varieties in the Eastern Himalayan region based on nucleotide sequences of the Waxy gene
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous rice varieties in the Eastern Himalayan region of Northeast India are traditionally classified into sali, boro and jum ecotypes based on geographical locality and the season of cultivation. In this study, we used DNA sequence data from the Waxy (Wx) gene to infer the genetic relatedness among indigenous rice varieties in Northeast India and to assess the genetic distinctiveness of ecotypes. FINDINGS: The results of all three analyses (Bayesian, Maximum Parsimony and Neighbor Joining) were congruent and revealed two genetically distinct clusters of rice varieties in the region. The large group comprised several varieties of sali and boro ecotypes, and all agronomically improved varieties. The small group consisted of only traditionally cultivated indigenous rice varieties, which included one boro, few sali and all jum varieties. The fixation index analysis revealed a very low level of differentiation between sali and boro (F(ST) = 0.005), moderate differentiation between sali and jum (F(ST) = 0.108) and high differentiation between jum and boro (F(ST) = 0.230) ecotypes. CONCLUSION: The genetic relatedness analyses revealed that sali, boro and jum ecotypes are genetically heterogeneous, and the current classification based on cultivation type is not congruent with the genetic background of rice varieties. Indigenous rice varieties chosen from genetically distinct clusters could be used in breeding programs to improve genetic gain through heterosis, while maintaining high genetic diversity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».