Analysis of diversity and relationships among orchardgrass (Dactylis glomerata L.) accessions using start codon-targeted markers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle