Genetic Diversity of 30 Cai-xins (<em>Brassica rapa var. parachinensis</em>) Evaluated Based on AFLP Molecular Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle