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Enregistrement W2035332456 · doi:10.1134/s1022795411080060

Variability and phylogenetic relationships of the Cucumis sativus L. species inferred from NBS-profiling and RAPD analysis

2011· article· en· W2035332456 sur OpenAlexaboutno aff
Svetlana V. Goryunova, I. V. Gashkova, G. A. Kosareva

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Genetics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvances in Cucurbitaceae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCucumisRAPDBiologySubgenusPhylogenetic treeBotanyGeneticsTaxonomy (biology)GeneGenetic diversityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic variability of the Cucumis sativus species and its phylogenetic relationsips with other species of the genus were studied on the basis of RAPD marking and analysis of intra- and interspecific polymorphism of the nucleotide sequences of the NBS-LRR gene family in species of the genus Cucumis with the use of the NBS profiling method. According to RAPD analysis, cucumber cultivars from different geographic regions are highly similar, except for accessions k-3835 and k-3833 from Afghanistan. NBS profiling analysis revealed phylogenetically most distinct accessions expected to be characterized by specificity of resistance: k-3845 from Uzbekistan, k-3851 from Kyrgyzstan, line 701, k-3835 and k-3833 from Afghanistan, k-2757 and k-3079 from Netherlands, vr.k. 908 from Canada, k-2926 from Bulgaria, Russian cultivars Monastyrskii, Izyashchnyi, and Lel'. Three essentially different groups of species were distinguished, and the C. sativus species (subgenus Cucumis) was found to be distant from the species belonging to the subgenus Melo.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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