Detection of new genetic profiles and allelic variants in improperly classified grapevine accessions
Notice bibliographique
Résumé
Thirty-seven grapevine accessions, collected in Central Italy, were characterized by morphological and genetic analysis, according to guidelines developed by European Union programs of grapevine research and standardization. Traditional denominations of some sampled varieties were revealed to be incorrect; moreover, 10 synonymies and 12 homonymies were recognized. Ampelographic and ampelometric measurements of leaf characters were performed. These data generated a phenotypic similarity matrix and a relative diagram showing morphological differences between specimens. Many samples presented different morphology even in the presence of the same genotype, probably as a result of various environmental pressures. Grapevines were typed by 12 microsatellite loci and then compared with the CRA-VIT genetic resource database. Twenty-five SSR profiles were clearly identified as well-known cultivars, while nine genotypes did not find a direct correspondence: these samples could represent putative new autochthonous Latial Vitis vinifera cultivars or hybrid varieties. The genetic approach also detected three new (169 and 173 in VVMD27 locus; 179 in ISV2 locus) and seven rare allelic variants. Plant sample classification by oral history, morphological observations, and molecular results were compared and discussed. Scions of samples were planted in the Botanic Garden of the University of Rome "Tor Vergata", to preserve grapevine biodiversity and to protect possible new autochthonous varieties.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».