A Quantitative Framework for Flower Phenotyping in Cultivated Carnation (Dianthus caryophyllus L.)
Notice bibliographique
Résumé
Most important breeding goals in ornamental crops are plant appearance and flower characteristics where selection is visually performed on direct offspring of crossings. We developed an image analysis toolbox for the acquisition of flower and petal images from cultivated carnation (Dianthus caryophyllus L.) that was validated by a detailed analysis of flower and petal size and shape in 78 commercial cultivars of D. caryophyllus, including 55 standard, 22 spray and 1 pot carnation cultivars. Correlation analyses allowed us to reduce the number of parameters accounting for the observed variation in flower and petal morphology. Convexity was used as a descriptor for the level of serration in flowers and petals. We used a landmark-based approach that allowed us to identify eight main principal components (PCs) accounting for most of the variance observed in petal shape. The effect and the strength of these PCs in standard and spray carnation cultivars are consistent with shared underlying mechanisms involved in the morphological diversification of petals in both subpopulations. Our results also indicate that neighbor-joining trees built with morphological data might infer certain phylogenetic relationships among carnation cultivars. Based on estimated broad-sense heritability values for some flower and petal features, different genetic determinants shall modulate the responses of flower and petal morphology to environmental cues in this species. We believe our image analysis toolbox could allow capturing flower variation in other species of high ornamental value.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».