Development and characterization of microsatellite markers for analysis of population differentiation in the tree legume<i>Acacia koa</i>(Fabaceae: Mimosoideae) in the Hawaiian Islands
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research was to develop and use microsatellite markers to characterize the high-value timber tree Acacia koa (koa), which is endemic to the Hawaiian Islands. Genomic DNA fragments of 300-1000 bp were cloned and sequenced following enrichment for microsatellite motifs by PCR using 7 oligonucleotide repeat primers in separate reactions. Among 96 sequences analyzed, 63 contained unique microsatellite motifs flanked by variable sequences. A dual PCR method involving a primer walking step was used to develop 15 primer pairs. Another 16 primer pairs were developed directly from the variable sequences on both sides of the microsatellite motifs. These 31 primer pairs were tested on 172 koa plants representing 11 populations collected from 4 of the major Hawaiian Islands. Nine of the primers that identified polymorphic microsatellite loci and 3 that detected unique alleles exclusively in some populations were used for genetic diversity studies of koa. Cluster analysis and multidimensional scaling of the allelic phenotype data revealed that koa from Kauai formed a distinct group separate from koa of the neighboring islands of Oahu, Maui, and Hawaii. The oldest of the four islands, Kauai, also had the most diverse populations of koa.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».