Genetic characterization of cassava (Manihot esculenta Crantz) genotypes using agro-morphological and single nucleotide polymorphism markers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle