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Enregistrement W2006216317 · doi:10.1080/15538360903005061

Genetic Diversity, Antioxidant Activities, and Anthocyanin Contents in Lingonberry

2009· article· en· W2006216317 sur OpenAlexaff
Samir C. Debnath, Mathilde Sion

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Fruit Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUPGMABiologyAnthocyaninGenetic diversityCultivarBerryBotanyGermplasmVacciniumHorticultureGenetic variationGeneticsGenePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lingonberry (Vaccinium vitis-idaea L.) wild clones and cultivars were assessed for antioxidant activities, anthocyanin content, and for genetic variability using inter-simple sequence repeat (ISSR) markers. Four ISSR primers generated 113 polymorphic bands in 34 clones and eight cultivars. Cluster analysis by the unweighted pair-group method with arithmetic averages (UPGMA) separated the 41 genotypes into three main clusters, and identified the one remaining clone as an outlier. Within one cluster, the genotypes tended to form subclusters that were in agreement with a principal coordinate (PCO) analysis. Geographical distribution based on country of collection explained 12% of the total variation as revealed by analysis of molecular variance (AMOVA). Antioxidant activity and anthocyanin content were higher in the berries of clones belonging to V. vitis-idaea ssp. minus than those of the V. vitis-idaea ssp. vitis-idaea cultivars. The UPGMA clustering for chemical markers with 11 clones and seven cultivars identified two major clusters and one outlier. The ISSR markers and analyses of antioxidant activities and anthocyanin contents detected a sufficient degree of polymorphism to differentiate among lingonberries, making this technology valuable for germplasm management, and more efficient choices of parents in current lingonberry breeding programs.

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 enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,154

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations35
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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