Assessment of Genetic Diversity in Wild Rice of Eastern India Using SSR Markers
Notice bibliographique
Résumé
Wild rice is an important reservoir of valuable and useful genes. O. rufipogon and O. nivara contain AA genome andare the progenitor of cultivated rice which makes them compatible with the cultivated rice for cross breeding to incorporate the genes for stress tolerance. SSR markers were used to assess the extent of diversity of 26 accessions of O. rufipogon and O. nivara collected from different districts of Orissa, West Bengal and Tripura. The Principal Co-ordinate Analysis (PCA) clearly indicates the clustering pattern and inter-relationships among different accessions. Mantel Z-testexhibitedacorrelation between cophenetic matrix and Jaccards’ similarity coefficient in 26 accessions and 4 CRRI released varieties using 54 STMS (SSR) markers which showed significant correlation (r = 0.8249) between them. O. nivara accessions and O. rufipogon accessions were grouped different clusters. O. nivara collected from Midnapore is placed in different cluster. It is concluded that the SSR markers used were found to be equally informative for the genetic diversity study between and among the accessions of two wild species such as O. rufipogon and O. nivara collected from different locations of Orissa, West Bengal & Tripura. Highlysignificant morphological variations were also observed among O. nivara and O. rufipogon accessions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».