Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cultivated barley ( Hordeum vulgare L. subsp. vulgare ) is one of the economically most important cereals with a large number of germplasm accessions conserved worldwide. A core subset of 571barley accessions representing 94 countries was developed, genotyped using 30 informative simple sequence repeat (SSR) markers, and analyzed with several common approaches. The distance‐based analysis of the 230 SSR allele profile revealed a major division of the barley accessions that explained 6 to 8% SSR variation. The model‐based Bayesian analyses revealed six optimal clusters that captured 17.5% SSR variation. The clusters varied in size from 34 to 160, consisted of accessions from many countries and regions, and were well represented by accessions with various important agronomic traits such as kernel row number and growth habit. Such germplasm partitions were further supported from principal component and neighbor‐joining analyses. A mini core subset of 219 accessions from 94 countries was thus developed for future structural inferences. Interestingly, the revealed genetic structure is consistent with the known barley domestication history. Therefore, the inferred optimal clusters may provide the best possible structural description of the current global cultivated barley gene pool and also are useful for future barley research in association mapping, adaptation, and domestication.
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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 ».