Replication Data for: Ecogeography and utility to plant breeding of the crop wild relatives of sunflower (Helianthus annuus L.)
Notice bibliographique
Résumé
Crop wild relatives (CWR) are a rich source of genetic diversity for crop improvement. Combining ecogeographic and phylogenetic techniques can inform both conservation and breeding. Geographic occurrence, bioclimatic, and biophysical data were used to predict species distributions, range overlap and niche occupancy in 36 taxa closely related to sunflower (<i>Helianthus annuus L.</i>). Taxa lacking comprehensive <i>ex situ</i> conservation were identified. The predicted distributions for 36 Helianthus taxa identified substantial range overlap and asymmetry and niche conservatism. Specific taxa (e.g., <i>Helianthus deblis</i> Nutt., <i>Helianthus anomalus</i> Blake, and <i>Helianthus divaricatus</i> L.) were identified as targets for traits of interest, particularly for abiotic stress tolerance and adaptation to extreme soil properties. The combination of techniques demonstrates the potential for publicly available ecogeographic and phylogenetic data to facilitate the identification of possible sources of abiotic stress traits for plant breeding programs. Much of the primary genepool (wild <i>H. annuus<i>) occurs in extreme environments indicating that introgression of targeted traits may be relatively straightforward. Sister taxa in <i>Helianthus</i> have greater range overlap than more distantly related taxa within the genus. This adds to a growing body of literature suggesting that in plants (unlike some animal groups), geographic isolation may not be necessary for speciation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».