Analyses of RAPD data for detection of host specialization in <i>Sclerotinia homoeocarpa</i>
Notice bibliographique
Résumé
Upgma analysis, principal component analysis, genetic diversity analysis and genetic distance analysis of RAPD data were used to assess the extent of host specialization in 50 isolates of S. homoeocarpa from five turfgrass hosts. In upgma analysis and principal component analysis, the occurrence of host specialization was not readily apparent based on visual inspection. Genetic diversity analysis showed significant differentiation among isolates from different host species ( G ST = 0.34, P < 0.001). The strongest evidence for some degree of host specialization came from the statistical analysis of genetic distances among isolates. By grouping pairwise genetic distances between isolates based on their host species, and analysing for average distance within the same host species and among different host species, it was found that the average distance within species was less than among species ( P < 0.0001). An analysis of molecular variance of the genetic distances among isolates found that 32.3% of the total variation was attributable to host species. It is concluded that these isolates of S. homoeocarpa showed a weak level of host specialization, which was not readily apparent by upgma or principal component analyses, but was revealed by genetic diversity analysis and statistical analysis of genetic distances among isolates. Inoculation tests on different host species and tests using a greater number of isolates are required to confirm the extent of specialization.
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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 | 0,002 | 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 ».