Use of different seed tissues for separate biparentage identification of dispersed seeds in conifers: confirmations and practices for gene flow in <i>Pinus densiflora</i>
Notice bibliographique
Résumé
To investigate how accurately biparentage assignments for coniferous seeds can be improved by using different kinds of seed tissues, we assigned biparentage to dispersed seeds in a natural stand of Pinus densiflora Siebold & Zucc. (288 mature trees) using two procedures: with or without megagametophyte haplotype data (“MH” and “ordinary” procedures, respectively). Using archived clones, we confirmed the conifer-specific modes of inheritance of three kinds of seed tissues from certain maternal trees using six microsatellite markers. In the natural stand, under the MH procedure, 39.2% of male parents and 77.0% of female parents for a total of 204 seeds analyzed were assigned to at least one mature tree within the study area. At that time, the proportion of exactly matching seeds out of seeds with one matching parent under the MH procedure was significantly larger than that of the seeds under the ordinary procedure. The biparentage assignments under the ordinary procedure corresponded to only 53.7% of the accurate separate assignments under the MH procedure. It is suggested that analyzing different seed tissues is effective for exact and accurate biparentage assignments in investigations of biparentally mediated gene flow in coniferous populations, particularly at the seed-dispersal stage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».