Assessing Polymorphism Information Content (PIC) Using SSR Molecular Markers on Local Species of Citrullus Colocynthis. Case Study: Iran, Sistan-Balouchestan Province
Notice bibliographique
Résumé
Studying polymorphism information content in plants, particularly local plants which are rich in genetic variety, can play an efficient role in building genetic bank and species’ breeding. Iranian colocynth is highly important in terms of medicinal and therapeutic traits and hence, it needs assessing the polymorphism information content. In present research, simple sequence repeat (SSR) markers are used. 32 samples are randomly collected from local accumulations in 8 regions of Sistan-Balouchestan province. DNA extraction from each sample was done using Cetyltrimethylammonium Bromide. 10 primers were designed and used in this study. Polymerase chain reaction was done using extracted DNA and ten primers. To analyze genetic data, NTSYS pc ver.2/2, Genalex 6.5 and XLSATAT software were used. Regarding data analysis of respective values and taking this fact into account that7 out of 10 used primers showed polymorphism information content in respective samples, their classification was not possible and hence, categorization of similar shapes was not performed due to highly genetic diversity of this species and, also, each value had a different shape.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».