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Enregistrement W2053096934 · doi:10.1139/g01-023

Species identification in seven small millet species using polymerase chain reaction - restriction fragment length polymorphism of <i>trn</i>S-<i>psb</i>C gene region

2001· article· en· W2053096934 sur OpenAlexvenueno aff
Madasamy Parani, K. G. Rajesh, M.S. Lakshmi, Laura Parducci, Alfred E. Szmidt, Asish Kumar Parida

Notice bibliographique

RevueGenome · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaeIIIBiologyRestriction fragment length polymorphismRestriction enzymeGeneticsPolymerase chain reactionRestriction digestTerminal restriction fragment length polymorphismgenomic DNAGeneMolecular biologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chloroplast trnS-psbC gene regions from total genomic DNA of 119 accessions from seven small millet species were amplified by polymerase chain reaction (PCR) and digested with eight restriction enzymes individually as well as in combinations of two enzymes to generate restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP). PCR-RFLP with individual enzymes revealed polymorphism between only some species. However, all the species could be distinguished by using a combination of two enzymes, specifically HaeIII and MspI. PCR-RFLP of 11 to 20 accessions with the same enzyme combination showed no intraspecific variation, which established that the differential banding patterns were species specific. In contrast, the same enzyme combination was not useful for differentiating different species of the genera Cajanus, Rhyncosia, Abies, Rhizophora, Ceriops, and Bruguiera, and it also revealed intraspecies variation in three species of Abies. The present study indicated that digestion of trnS-psbC with two four-base recognizing enzymes reveals more variation than with either enzyme alone and that it may be a method of choice for species identification in some genera.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations41
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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