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Enregistrement W1812863112 · doi:10.5376/mpb.2013.04.0021

Phenotypic and Genetic Uniformity in Three Populations of <i>Panax notoginseng</i> by Mass Selection

2013· article· en· W1812863112 sur OpenAlexvenueno aff
Yun Yang, Junwen Chen, Ming Zhao, Cuiting Li, Zhen‐Gui Meng, Jianjun Wang, Zhongjian Chen, Guanghui Zhang, Yang ShengChao

Notice bibliographique

RevueMolecular Plant Breeding · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGinseng Biological Effects and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPanax notoginsengSelection (genetic algorithm)GeneticsPhenotypePhenotypic traitGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Panax notoginseng is an important traditional Chinese medicinal plant. Although the species has been cultivated for more than 400 years, a certified variety is still not available. Natural populations (NP) exhibit high levels of morphological variation and genetic diversity, suggesting that mass selection may be used to improve P. notoginseng. In previous studies, we established 38 mass selection populations based on certain morphological traits (target characters) and eliminated undesirable individuals over five successive generations. The objective of the present study was to evaluate phenotypic and genetic uniformity of three of these populations: purple-stem (PSP), green-stem (GSP), and erect-type (ETP) populations. Methods: To assess phenotypic uniformity, 12 morphological traits were measured in NP and the three selected populations. Genetic uniformity of these four populations was also evaluated using inter-simple sequence repeat (ISSR) markers. Results: Phenotypic uniformity was only exhibited with respect to target characters, including stem color in PSP and GSP, and petiole-peduncle angle in ETP. Average coefficients of variation detected for most non-target characters in PSP, GSP, and ETP were similar or higher to those of NP. When these four populations were analyzed using 129 ISSR markers, the percentage of polymorphic bands detected was 72.27% in PSP, 76.40% in GSP, 58.34% in ETP, and 76.23% in NP. Genetic identities (I) in PSP, GSP, and ETP were 0.9058, 0.8663, and 0.8703, respectively, with a value greater than 0.7814 in NP. Conclusion: Mass selection is an efficient way to improve target characters and genetic uniformity in P. notoginseng. Nevertheless, selection of specific individuals exhibiting comprehensive phenotypic traits may be necessary to accelerate the breeding process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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