Genetic Diversity and Population Structure in a World Collection of <i>Brassica napus</i> Accessions with Emphasis on South Korea, Japan, and Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Information on genetic diversity and population structure is needed for continued improvement in Brassica napus L. A total of 169 B. napus lines, collected between 1970 and 2000 in Australia, Canada, China, Europe, Japan, Pakistan, and South Korea, were genotyped with 84 simple sequence repeat markers. Nei's unbiased genetic diversity (H) and Shannon's information index (SI) showed that genetic diversity was highest among lines from Europe followed by South Korea, Japan, China, and Pakistan while lines from Australia and Canada had the lowest diversity. Pairwise comparison of the populations using Nei's genetic identity (I) and genetic distance (D) showed greater differentiation between Australia and Canada versus China and Pakistan. Accessions from South Korea and Japan were most similar, confirming an historical exchange of germplasm. The analysis of unique alleles and allele richness revealed that the Pakistani population was the richest followed by Europe and South Korea. Analysis of molecular variance revealed that 9% of the variation was accounted for by geographical region and 91% by lines. Both Structure and principal coordinate analyses indicated two subpopulations in the collection confirming separation of genotypes due to growth habit adaptation. Information on B. napus genotypes containing unique alleles is valuable for breeding programs in different parts of the world seeking to improve agronomic traits and adaptability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».