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Enregistrement W2417663501 · doi:10.5539/jas.v8n7p163

Genetic Variability and Phylogenetic Relationship of Pakistani Snapmelon (Cucumis melo var. Momordica) by Using Microsatellite Markers

2016· article· en· W2417663501 sur OpenAlexvenueno aff
Ghulam Rasool, Muhammad Jafar Jaskani, Amjad Ullakh, Rashid Ahmad

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvances in Cucurbitaceae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCucumisBiologyGenetic diversityMicrosatelliteGermplasmDendrogramGenetic relationshipFixation indexGenetic markerGenetic distanceGenetic variabilityDomesticationGenotypeBotanyGenetic variationVeterinary medicineHorticultureGeneticsPopulationAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Among the major cucurbit vegetables, <em>Cucumis melo </em>has one of the highest polymorphic fruit types and botanical varieties. The aim of the present study was to evaluate the genetic diversity among different genotypes of Snapmelon (<em>Cucumis melo</em> var. Momordica) collected from all the four provinces of Pakistan. In this study, 18 microsatellite markers were tested on Snapmelon germplasm which yielded valuable information about the genetic relationships among 40 Snapmelon accessions. The mean PIC value of the markers ranged from 0.3706 to 0.8247. For establishing data matrix, an auto radiogram was visually scored for the presence (1) or absence (0) of polymorphic bands. Assessments of genetic relationship among the genotypes were done by cluster analysis, using POPgen software. The genetic analysis through principle coordinate analysis (PCA) and dendrogram showed that the wild accessions were distinguished from all domesticated accessions collected from various regions of the country. Genetic differentiation among the populations using molecular data indicated the importance of the study area for species conservation, genetic erosion estimation, and exploitation in breeding programs.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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