Assessment of genetic diversity and relationships based on RAPD and AFLP analyses in <i>Miscanthus</i> genera landraces
Notice bibliographique
Résumé
Qin, Y., Kabir, M. A., Wang, H. W., Lee, Y. H., Hong, S. H., Kim, J. Y., Yook, M. J., Kim, D. S., Kim, C. S., Kwon, H. and Kim, W. 2013. Assessment of genetic diversity and relationships based on RAPD and AFLP analyses in Miscanthus genera landraces. Can. J. Plant Sci. 93: 171–182. In this study, molecular markers, random amplified polymorphic DNA (RAPD) and amplified fragment length polymorphism (AFLP) as well as combined RAPD and AFLP analysis were used to assess genetic diversity in a reference set of 38 Miscanthus accessions of which 32 were collected from South Korea and 6 from foreign countries. Using 30 selected RAPD primers, 197 amplified products were generated with an average of 6.6 bands, of which 135 bands were polymorphic (68.6%). A total of 1150 bands were detected by four-primer AFLP combinations with an average of 287.5 bands, out of which 923 bands were polymorphic (80.3%) across all the accessions. Analysis of molecular variance (AMOVA) indicated that a high proportion of the genetic variation (56% for RAPD and 58% for AFLP) was found among the Miscanthus species in South Korea. Genetic relationship was estimated using the Jaccard's coefficient values between different accessions, ranging from 0.23 to 0.93 in RAPD and 0.34 to 0.94 in AFLP. The un-weighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) analysis demonstrated less difference between RAPD and AFLP when alternative similarity coefficient was applied. The principal coordinates (PCO) analysis also revealed the significant geographic structure in the tested accessions. Among the accessions, SNU-M-040, 074 and 157 were highly divergent. Pattern of isolation by distance was observed in Miscanthus accessions, indicating that significant genetic differentiation among accessions might be due to the geographic distance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 ».