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Enregistrement W1963774064 · doi:10.1139/g06-057

Molecular marker diversity of SCN-resistant sources in soybean

2006· article· en· W1963774064 sur OpenAlexvenueno aff
Yiwu Chen, Dechun Wang, Prakash R. Arelli, Mohsen Ebrahimi, Randall L. Nelson

Notice bibliographique

RevueGenome · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoybean cyst nematodeBiologyGermplasmGenetic diversityAnalysis of molecular varianceGeneticsGenetic variationHierarchical clusteringGenotypeGenetic distanceEvolutionary biologyGeneBotanyGenetic structureCluster analysisPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soybean cyst nematode (SCN) (Heterodera glycines Ichinohe; HG) is one of the most destructive pests of soybean (Glycine max (L.) Merr.) in the United States. Over 100 SCN-resistant accessions within the USDA Soybean Germplasm Collection have been identified, but little is known about the genetic diversity of this SCN-resistant germplasm. The objective of this research was to evaluate the genetic variation and determine the genetic relationships among SCN-resistant accessions. One hundred twenty-two genotypes were evaluated by 85 simple sequence repeat (SSR) markers from 20 linkage groups. Non-hierarchical (VARCLUS) and hierarchical (Ward's) clustering were combined with multidimensional scaling (MDS) to determine relationships among tested lines. The 85 SSR markers produced 566 allelic fragments with a mean polymorphic information content (PIC) value of 0.35. The 122 lines were grouped into 7 clusters by 2 different clustering methods and the MDS results consistently corresponded to the assigned clusters. Assigned clusters were dominated by genotypes that possess one or more unique SCN resistance genes and were associated with geographical origins. The results of analysis of molecular variance (AMOVA) showed that the variation differences among clusters and individual lines were significant, but the differences among individuals within clusters were not significant.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,171

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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