Population genetic analysis in old Montenegrin vineyards reveals ancient ways currently active to generate diversity in Vitis vinifera
Notice bibliographique
Résumé
Global viticulture has evolved following market trends, causing loss of cultivar diversity and traditional practices. In Montenegro, modern viticulture co-exists with a traditional viticulture that still maintains ancient practices and exploits local cultivars. As a result, this region provides a unique opportunity to explore processes increasing genetic diversity. To evaluate the diversity of Montenegrin grapevines and the processes involved in their diversification, we collected and analyzed 419 samples in situ across the country (cultivated plants from old orchards and vines growing in the wild), and 57 local varieties preserved in a grapevine collection. We obtained 144 different genetic profiles, more than 100 corresponding to cultivated grapevines, representing a surprising diversity for one of the smallest European countries. Part of this high diversity reflects historical records indicating multiple and intense introduction events from diverse viticultural regions at different times. Another important gene pool includes many autochthonous varieties, some on the edge of extinction, linked in a complex parentage network where two varieties (Razaklija and Kratošija) played a leading role on the generation of indigenous varieties. Finally, analyses of genetic structure unveiled several putative proto-varieties, likely representing the first steps involved in the generation of new cultivars or even secondary domestication events.
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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 | 0,005 |
| 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 ».