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Enregistrement W2995269064 · doi:10.1007/s12298-019-00740-x

Genetic characterization of cassava (Manihot esculenta Crantz) genotypes using agro-morphological and single nucleotide polymorphism markers

2019· article· en· W2995269064 sur OpenAlexfundno aff
Kumba Yannah Karim, Beatrice Elohor Ifie, Daniel Kwadjo Dzidzienyo, Eric Yirenkyi Danquah, Essie Blay, J. Whyte, Peter Kulakow, Ismail Rabbi, Elizabeth Parkes, Lucky O. Omoigui, Peter Iluebbey

Notice bibliographique

RevuePhysiology and Molecular Biology of Plants · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of GhanaInternational Development Research Centre
Mots-clésManihot esculentaBiologyGenotypeSingle-nucleotide polymorphismPolymorphism (computer science)BotanyHorticultureGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dearth of information on extent of genetic variability in cassava limits the genetic improvement of cassava genotypes in Sierra Leone. The aim of this study was to assess the genetic diversity and relationships within 102 cassava genotypes using agro-morphological and single nucleotide polymorphism markers. Morphological classification based on qualitative traits categorized the germplasm into five different groups, whereas the quantitative trait set had four groups. The SNP markers classified the germplasm into three main cluster groups. A total of seven principal components (PCs) in the qualitative and four PCs in the quantitative trait sets accounted for 79.03% and 72.30% of the total genetic variation, respectively. Significant and positive correlations were observed between average yield per plant and harvest index (r = 0.76***), number of storage roots per plant and harvest index (r = 0.33*), height at first branching and harvest index (0.26*), number of storage roots per plant and average yield per plant (r = 0.58*), height at first branching and average yield per plant (r = 0.24*), length of leaf lobe and petiole length (r = 0.38*), number of leaf lobe and petiole length (r = 0.31*), width of leaf lobe and length of leaf lobe (r = 0.36*), number of leaf lobe and length of leaf lobe (r = 0.43*), starch content and dry matter content (r = 0.99***), number of leaf lobe and root dry matter (r = 0.30*), number of leaf lobe and starch content (r = 0.28*), and height at first branching and plant height (r = 0.45**). Findings are useful for conservation, management, short term recommendation for release and genetic improvement of the crop.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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