Genetic diversity of the rice bean (<i>Vigna umbellata</i>) genepool as assessed by SSR markers
Notice bibliographique
Résumé
The genetic diversity of 472 rice bean accessions (388 cultivated and 84 wild) from 16 Asian countries was evaluated by 13 simple sequence repeat (SSR) markers. In total, 168 alleles were detected, and the numbers of alleles in cultivated and wild accessions were 129 and 132, respectively. The gene diversity in cultivated populations (0.565) was about 83% of that for wild (0.678) populations. Cultivated populations from Vietnam, Myanmar, Nepal, and India had the highest gene diversity (>0.5). East Asian accessions formed a distinct genepool. Indonesian cultivated accessions showed high genetic divergence from other cultivated populations and had the most similar genetic structure to wild accessions. In Nepalese cultivated accessions, many accessions from western regions were quite distinct from others and formed a specific group. These Nepalese accessions could be considered a unique gene source for rice bean breeding. In contrast, eastern Nepalese accessions showed an SSR profile similar to that of Southeast Asian rice beans. The present study represents the first comprehensive SSR analysis in cultivated and wild rice bean germplasm and clarifies geographical distribution of genetic profile that might be used to broaden the genetic base of currently grown rice bean cultivars.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».