Analysis of phylogenetic relationship among five mulberry (<i>Morus</i>) species using molecular markers
Notice bibliographique
Résumé
Species identification in mulberry (Morus) continues to be a point of great debate among scientists despite the number of criteria such as floral characters, wood, and leaf anatomical and biochemical characters used to identify the species within this genus. However, no consensus system of classification has emerged. Hence, an investigation was undertaken with inter-simple sequence repeat (ISSR) and random amplified polymorphic DNA (RAPD) markers to find out the possibility of using these DNA markers to confirm the identity of genotypes in a particular species. Fifteen ISSR and 15 RAPD primers generated 86% and 78% polymorphism, respectively, among 19 mulberry genotypes. The polymorphism among the species varied from 50% to 57% in ISSR markers and 31% to 53% in RAPD markers. Similarity coefficients were higher among the genotypes of M. latifolia, M. bombycis and M. alba. Cluster analyses separated genotypes of M. laevigata and M. indica from those of the other species. Population structure analysis of these species further showed high genetic differentiation coefficients (GST), high heterozygosity between two species (DST), and total heterozygosity among populations (Ht) coupled with considerably low gene flow (Nm) when M. laevigata was paired with other species. Based on these parameters and the result of cluster analysis it is concluded that M. laevigata can be considered as a separate species of mulberry, whereas the other four species may be grouped together and treated as subspecies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».