Genomic valorization of the fine scale classification of small millet landraces in southern India
Notice bibliographique
Résumé
Our research seeks to investigate genomic diversity of landraces of millet, addressing a key uncertainty that will provide a framework for (i) a DNA barcode method that could be used for fast, sensitive, and accurate identification of millet landraces, and (ii) millet landrace conservation including biocultural diversity. We found considerable intraspecific variation among 15 landraces representing six species of small millets using nuclear regions (ITS, ITS1, and ITS2); there was no variation in plastid regions (rbcL, matK, and trnH-psbA). An efficacious ITS2 DNA barcode was used to make 100% accurate landrace assignments for 150 blind samples representing 15 landraces. Our research revealed that genomic variation is aligned with a fine-scale classification of landraces using traditional knowledge (TK) of local farmers. The landrace classification was highly correlated with traits (morphological, agricultural, and cultural utility) associated with considerable factors such as yield, drought tolerance, growing season, medicinal properties, and nutrition. This could provide a DNA-based model for conservation of genetic diversity and the associated bicultural diversity (TK) of millet landraces, which has sustained marginal farming communities in harsh environments for many generations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».