Genetic Diversity and Characterization of Sweet Lemon (Citrus limetta) Fruits
Notice bibliographique
Résumé
Citrus fruit tree has great importance in Brazil. Despite having many commercial cultivars, the lemon crop in Brazil is basically from “Tahiti” cultivar and there is a lack of studies about the characterization and assay of genetic diversity of sweet lemon (Citrus limetta) fruits. Therefore, this work aimed to characterize and evaluate the genetic diversity from nine stock plants produced in Porto Nacional-TO. Fruits in fully physiologic ripening were harvested and evaluated for weight, length, diameter, juice yield, soluble solids content, and color of peel and pulp. The experimental design was completely randomized with 9 treatments (stock plants) and five replications. For the characterization, the data were subjected to Tukey’s test and similarity measure and clustering of the stock plants were performed by Tocher’s method and UPGMA dendrogram. Weight, length, and diameter of all stock plants have not differed from each other. The coordinate b* indicated that stock plant 1 had fruits with peel and pulp clear when compared to the yellow color of the other stock plants. There was genetic diversity between the assessed stock plants and three groups were created, which stock plant 1 and 2 were the most divergent and compose group 3, according to Tocher’s method. The features contributed similarly to total variation.
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 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 | 0,001 |
| 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 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 ».