Analysis of genetic similarities among species of <i>Fragaria</i>, <i>Potentilla</i>, and <i>Duchesnea</i> found in northwest Argentina by using morphological, anatomical, and molecular characters
Notice bibliographique
Résumé
Morphological, anatomical, and molecular techniques were used to characterize wild strawberry and wild strawberry-like species in northwest Argentina. Characteristics of leaves, flowers, runners, achenes, and genomic DNA polymorphisms were used to analyze similarities among Potentilla tucumanensis Castagnaro & Arias, Duchesnea indica (Andr.) Focke, and Fragaria vesca L. Comparison of phenograms obtained by using morphological and anatomical traits or genomic DNA characters revealed similar clustering of the species. Both phenograms suggest that D. indica is more closely related to P. tucumanensis than to F. vesca. Using the randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) technique with specific primers, we detected polymorphic bands that permit the identification of P. tucumanensis, D. indica, and F. vesca. In addition, we report new morphological and anatomical characters that can be used as diagnostic traits for better identification of species in reproductive and vegetative states.Key words: Fragaria, Potentilla, Duchesnea, RAPD, DNA fingerprinting, morphological traits, anatomical traits.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».