Phenotypic traits and diversity of different leaf shape accessions of the wild soybean (<i>Glycine soja</i> Sieb. et Zucc.) in China
Notice bibliographique
Résumé
Yan, X., Zhao, H., Liu, X., Li, Q., Wang, Y., Yuan, C. and Dong, Y. 2014. Phenotypic traits and diversity of different leaf shape accessions of the wild soybean (Glycine soja Sieb. et Zucc.) in China. Can. J. Plant Sci. 94: 397–404. The phenotypic traits and diversity of different leaf shape groups of 6169 wild soybean accessions were investigated. The results included the following conclusions. First, the lanceolate leaf group had the highest genetic diversity. Second, the mean 100-seed weight was highest in the round leaf group (10.1 g); mean maturity time was longest in the eliptical leaf group (142 d); the ovate–round and linear leaf groups had higher mean protein content (45.7–46.1%); and the round leaf group had the highest oil content (16.3%). Finally, frequencies of white flower, high 100-seed weight and other traits in the round leaf group were disproportionately high; in contrast, linear leaf accessions were primarily characterized by purple flower and low 100-seed weight. Based on these results, we inferred that the lanceolate and linear leaves accessions tended to be wild types, while the round leaf group represented more recently evolved accessions. In addition, the accessions with eliptical, ovate–round and other leaves belonged to the intermediate evolutionary types. Our results also suggest that the abundant variation in leaf shape is an important indicator of level of genetic diversity and evolutionary status, which could facilitate the utilization of germplasm evaluation and classification for the wild soybean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».