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Enregistrement W2150106748 · doi:10.4238/2014.june.11.4

Analysis of diversity and relationships among orchardgrass (Dactylis glomerata L.) accessions using start codon-targeted markers

2014· article· en· W2150106748 sur OpenAlexfundno aff
Lei Jiang, Xiaole Qi, Xinhua Zhang, Linkai Huang, Xiao Ma, Wengang Xie

Notice bibliographique

RevueGenetics and Molecular Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSpecialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaInstitute of Botany, Chinese Academy of SciencesUniversity of AlbertaEarmarked Fund for Modern Agro-industry Technology Research SystemNational Natural Science Foundation of ChinaChinese Academy of Sciences
Mots-clésDactylis glomerataGermplasmBiologyGenetic diversityForageDendrogramSelection (genetic algorithm)Perennial plantAgronomyPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orchardgrass, or cocksfoot, is an important perennial forage grass worldwide. The comprehensive understanding of orchardgrass accessions will benefit germplasm collection and breeding progress, and it will enhance efforts to improve forage yield and quality. Therefore, 24 novel, simple, polymorphic, and reliable start codon-targeted (SCoT) markers were used to analyze the diversity and genetic relationships among 95 orchardgrass accessions. In total, 273 polymorphic bands were detected with an average of 11.4 bands per primer. The average polymorphic rate for the species was 83.4%, suggesting a high discriminating ability of the SCoT technique for orchardgrass. The molecular variance analysis revealed that 69.13 and 30.87% of variation resided within and among groups, respectively, demonstrating that the orchardgrass germplasms had a higher level of genetic diversity within groups than among geographical regions and distributions. The distinct geographical divergence of orchardgrass was revealed between North America and Oceania. The unweighted pair-group method with arithmetic mean dendrogram revealed a separation of 7 main clusters between 95 accessions according to the geographical origin. Furthermore, each cluster was divided into subgroups mainly according to the origin of its state. The genetic divergence of orchardgrass might be influenced by the ecogeographical conditions, climatic types, breeding systems and gene flow with variations in cultures, bird migration, and breeder selection. These results could facilitate orchardgrass germplasm collection, management, and breeding worldwide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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