Relationships between Malaysians Cultivars of Tongkat Ali (Eurycoma longifolia Jack) Obtained through RAPD Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Random Amplified Polymorphic DNA (RAPD) analysis was done on Eurycoma Longifolia Jack (ELJ) cultivars originating from 7 different locations in Malaysia to determine whether the originality of ELJ cultivars can be preserved in an uncontrolled cultivation area. Out of 60 arbitrary 10-mer primers, a total of 320 DNA fragments were amplified with an average of 53.3 RAPD markers per primer. 71 (22%) of the 320 DNA-fragments was found to be monomorphic. The remaining 249 (78%) were polymorphic. The approximate size of the largest fragment produced was 3000 base pair (bp) and the easily recognizable fragment produced was 300 bp. Similarity index of RAPD banding patterns was used to investigate the relationships between ELJ cultivars. Mantel test showed that the correlation between Jaccard and Dice similarity matrices was high and significant (0.9907). The dendogram showed that ELJ cultivars can be clustered into three main clusters. Cluster 1 consisted of Sabah cultivars (East Malaysia), Cluster 2 consisted of Pahang and Terengganu cultivars (middle part of West Malaysia) while cluster 3 consisted of Kedah and Kelantan cultivars (east part of West Malaysia). The results of Principle Coordinates Analysis (PCA) were comparable to the Dendogram by UPGMA. The first two principle coordinates explained 53.62% of total variations and separated the 37 ELJ cultivars into three main clusters with a slight overlap between each other.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».