Comparison of Population Genetic Structures between Asian and American Mungbean Accessions Using SSR Markers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the genetic diversity and population structure of 65 mungbean accessions collected from East and Southeast Asia, the United States and Guatemala using 15 simple sequence repeat (SSR) markers. In total, 47 alleles were detected, the number of the alleles per locus range from two to six, with an average of 3.13. The mean major allele frequency (MAF), expected heterozygosity (HE), and polymorphic information content (PIC) of the 15 SSR loci were 0.76, 0.05, and 0.28, respectively. Of the 47 alleles, 17 (36.2%) were common, with a frequency of 0.05– 0.5; 16 (34.0%) were rare (frequency < 0.05) and 14 (29.8%) were abundant (frequency > 0.5). On the basis of the UPGMA dendrogram, most of the accessions were clustered into two main groups. The first group (Group I) included seven accessions and the second comprised 58 accessions, which were further divided into four subgroups. Four subpopulations were detected by model-based structure analysis. Fifty-five accessions (84.6%) showed a clear relation to each cluster based on their inferred ancestry value (>75%), while the remaining 10 accessions (15.4%) were categorized as admixtures. Mungbean accessions from US distributed to almost all clusters and 2 accessions shared genetic constituents showing it derived from mixed ancestry with Asean accessions. These results could be useful in identifying mungbean germplasms and facilitating their improvement programs.
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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 ».