Comparative assessment of genetic diversity matrices and clustering methods in white Guinea yam (Dioscorea rotundata) based on morphological and molecular markers
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the diversity and genetic relationships among and within crop germplasm is invaluable for genetic improvement. This study assessed genetic diversity in a panel of 173 D. rotundata accessions using joint analysis for 23 morphological traits and 136,429 SNP markers from the whole-genome resequencing platform. Various diversity matrices and clustering methods were evaluated for a comprehensive characterization of genetic diversity in white Guinea yam from West Africa at phenotypic and molecular levels. The translation of the different diversity matrices from the phenotypic and genomic information into distinct groups varied with the hierarchal clustering methods used. Gower distance matrix based on phenotypic data and identity by state (IBS) distance matrix based on SNP data with the UPGMA clustering method found the best fit to dissect the genetic relationship in current set materials. However, the grouping pattern was inconsistent (r = - 0.05) between the morphological and molecular distance matrices due to the non-overlapping information between the two data types. Joint analysis for the phenotypic and molecular information maximized a comprehensive estimate of the actual diversity in the evaluated materials. The results from our study provide valuable insights for measuring quantitative genetic variability for breeding and genetic studies in yam and other root and tuber crops.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».