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Enregistrement W2025000671 · doi:10.1046/j.1365-3180.2003.00335.x

An investigation of genetic variation in <i>Carthamus lanatus</i> in New South Wales, Australia, using intersimple sequence repeats (ISSR) analysis

2003· article· en· W2025000671 sur OpenAlexfundno aff
Gavin Ash, Rosy Raman, N. S. Crump

Notice bibliographique

RevueWeed Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésCarthamusGenetic diversityBiologyWeedGenetic variationMicrosatelliteBotanyGeneticsPopulationAlleleTraditional medicineMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Carthamus lanatus is a widespread and troublesome weed of crops and pastures in Australia. It is viewed as a target for both inundative and classical biological control. As fungal biological control agents are often specific in terms of their host range, the genetic variation within the host may be important in their successful deployment. The detection of genetic variation in populations of C. lanatus from New South Wales was studied using polymerase chain reaction (PCR)‐based, intersimple sequence repeats (ISSR) analysis. DNA extracted from plant samples from 11 locations in New South Wales was compared with one sample from Western Australia and one accession of the closely related crop plant, safflower. The analysis indicated that there were two distinct groups of C. lanatus that correlated with location (northern and southern regions). Within‐group genetic diversity, as determined by the Shannon genetic diversity index, was low at 0.33 in the southern group and 0.22 in the northern group. The presence of these groups may have implications for the biological control of C. lanatus using exotic fungi. In any screening of candidate agents, representatives of these populations should be included.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,121 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations44
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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