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Enregistrement W3087316420 · doi:10.3390/plants9091238

Genetic Diversity, Nitrogen Fixation, and Water Use Efficiency in a Panel of Honduran Common Bean (Phaseolus vulgaris L.) Landraces and Modern Genotypes

2020· article· en· W3087316420 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Wilker, Sally Humphries, Juan Carlos Rosas-Sotomayor, Marvin Gómez Cerna, Davoud Torkamaneh, A. Michelle Edwards, Alireza Navabi, K. Peter Pauls

Notice bibliographique

RevuePlants · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhaseolusBiologyGenetic diversityAgronomyRhizobiaMonocultureBiotechnologyPopulationNitrogen fixation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L.) provides critical nutrition and a livelihood for millions of smallholder farmers worldwide. Beans engage in symbiotic nitrogen fixation (SNF) with Rhizobia. Honduran hillside farmers farm marginal land and utilize few production inputs; therefore, bean varieties with high SNF capacity and environmental resiliency would be of benefit to them. We explored the diversity for SNF, agronomic traits, and water use efficiency (WUE) among 70 Honduran landrace, participatory bred (PPB), and conventionally bred bean varieties (HON panel) and 6 North American check varieties in 3 low-N field trials in Ontario, Canada and Honduras. Genetic diversity was measured with a 6K single nucleotide polymorphism (SNP) array, and phenotyping for agronomic, SNF, and WUE traits was carried out. STRUCTURE analysis revealed two subpopulations with admixture between the subpopulations. Nucleotide diversity was greater in the landraces than the PPB varieties across the genome, and multiple genomic regions were identified where population genetic differentiation between the landraces and PPB varieties was evident. Significant differences were found between varieties and breeding categories for agronomic traits, SNF, and WUE. Landraces had above average SNF capacity, conventional varieties showed higher yields, and PPB varieties performed well for WUE. Varieties with the best SNF capacity could be used in further participatory breeding efforts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,155 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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