Genetic structure and phylogeography of rice landraces in Yunnan, China, revealed by SSR
Notice bibliographique
Résumé
Yunnan Province is one of the largest centers of genetic diversity of Oryza sativa L. in China, and in the world. Using a genetically representative core collection of 692 rice landraces from Yunnan, the genetic structure, differentiation, and geographic diversity of this rice germplasm were analyzed. The accessions were classified into different populations, according to the model-based structure analysis. Model-based populations were characterized through the reconstruction of a neighbor-joining tree, principal coordinate analysis, and the estimation of morphologic and SSR variations. Finally, the distribution of genetic diversity and differentiation among districts were studied. Seven model-based populations were identified on the basis of the structure analysis. This classification was partly consistent with Ting's 5-level taxonomic system. Differentiation between 2 rice subspecies is the most apparent, with a clearer differentiation between soil-watery ecotypes in japonica than in indica; however, differentiation among seasonal ecotypes in indica is clearer than in japonica. Cropping system and man-made restricted-growth environments could be considered to be the main forces driving the intraspecific differentiation of cultivated rice. It has been suggested that, because it possesses the highest genetic diversity and all the necessary conditions as a center of genetic diversity, the southwest region of Yunnan, encompassing Simao, Lincang, and Xishuangbanna districts, is the center of genetic diversity of Yunnan rice landraces.
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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 | 0,000 |
| 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 ».