Genetic Diversity of 30 Cai-xins (<em>Brassica rapa var. parachinensis</em>) Evaluated Based on AFLP Molecular Data
Notice bibliographique
Résumé
Cai-xin is common Chinese name for Brassica rapa var. parachinensis that is one of very important leafage vegetables in South China. The objectives of this research were to detect genetic diversities of the selected 30 Cai-xins based on AFLP makers as well as to evaluate the feasibilities of AFLP approach for biodiverse study . In this paper, the 25 pairs of AFLP primers were employed to generate 1160 amplified bands, of which 876 bands account for 76% were polymorphic bands The average polymorphism of tested 25 primer combinations reached 80%, the mean of polymorphism information content (PIC) was about 0.0239 and the amount of polymorphic loci was about 85.33%. The parameters of genetic diversity were calculated by the aid of GenAlEx 6.4 software including the number of different alleles (Na) 1.754, the number of effective alleles (Ne) 1.544, Shannon's Information Index (I) 0.472 and He 0.363. The values of genetic distance (GD) and genetic similarity (GS) were 0.112 and 0.895, respectively. Statistic analysis revealed that almost 100 percentage of variation existed within Cai-xins based on AMOVA data. The tested Caixins can classified into four groups at the 0.17 threshold of Nei’s genetic distances by clustering analysis based on UPGMA approach . The present results indicated that the genetic diversity of the tested Cai-xins should be quite low and the genetic variations of Caixins be mostly attributed to within varieties. Whereas we confidentially have conclusions that AFLP approach might be useful, efficiency and accuracy to detect genetic diversity among varieties, landraces and lines of Caixin, especially for those which have close relationship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».