Genetic diversity in cultivars and landraces of <i>Oryza sativa</i> subsp. <i>indica</i> as revealed by AFLP markers
Notice bibliographique
Résumé
Genetic diversity among 49 Indian accessions of rice (Oryza sativa subsp. indica), including 29 landraces from Jeypore, 12 modern cultivars, and 8 traditional cultivars from Tamil Nadu, was investigated using AFLP markers. In total, nine primer combinations revealed 664 AFLPs, 408 of which were found to be polymorphic. The percentage of polymorphic AFLPs was approximately the same within the cultivars and landraces. Similar results were obtained when genetic diversity values were estimated using the Shannon-Weiner index of diversity. Genetic diversity was slightly higher in the modern cultivars than in the traditional cultivars from Tamil Nadu. Among the landraces from Jeypore, the lowland landraces showed the highest diversity. The present study showed that the process of breeding modern cultivars did not appear to cause significant genetic erosion in rice. Cluster analysis and the first component of principle component analysis (PCA) both showed a clear demarcation between the cultivars and landraces as separate groups, although the genetic distance between them was narrow. The modern cultivars were positioned between the landraces from Jeypore and the traditional cultivars from Tamil Nadu. The second component of PCA further separated medium and upland landraces from lowland landraces, with the lowland landraces found closest to the traditional and modern 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) | 0,000 | 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 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 ».