<i>Prunus avium</i>: nuclear DNA study in wild populations and sweet cherry cultivars
Notice bibliographique
Résumé
The PCR-SSR technique was used to detect nuclear DNA diversity in five wild populations of Prunus avium from deciduous forests in Italy, Slovenia, and Croatia and 87 sweet cherry accessions from different geographical areas that have been maintained in the sweet cherry collection in Italy. This sweet cherry collection includes local accessions from the Campania Region as well as accessions from different countries. Twenty-eight microsatellites, previously developed in this species, generated polymorphic amplification products. Between 2 and 14 alleles were revealed for the polymorphic loci studied, with the expected heterozygosity ranging from 0.045 to 0.831. The total probability of identity was 56.94 x 10-18. A model-based Bayesian clustering analysis identified nine distinct gene pools in cultivated P. avium. The probability that wild populations were assigned to cultivated gene pools indicated that three gene pools accounted for the genomic origin of 53% of P. avium sampled. A dendrogram was generated using UPGMA (unweighted pair group method with arithmetic averages) based on Nei genetic distance analysis. This dendrogram classified most of the genotypes into one major group with an additional group of five accessions. The results indicate that this set of SSRs is highly informative, and they are discussed in terms of the implications for sweet cherry characterization.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».