Genotyping-by-Sequencing to Unlock Genetic Diversity and Population Structure in White Yam (Dioscorea rotundata Poir.)
Notice bibliographique
Résumé
White yam (Dioscorearotundata Poir.) is one of the most important tuber crops in West Africa, where it is indigenous and represents the largest repository of biodiversity through several years of domestication, production, consumption, and trade. In this study, the genotyping-by-sequencing (GBS) approach was used to sequence 814 genotypes consisting of genebank landraces, breeding lines, and market varieties to understand the level of genetic diversity and pattern of the population structure among them. The genetic diversity among different genotypes was assessed using three complementary clustering methods, the model-based admixture, discriminant analysis of principal components (DAPC), and phylogenetic tree. ADMIXTURE analysis revealed an optimum number of four groups that matched with the number of clusters obtained through phylogenetic tree. Clustering results obtained from ADMIXTURE analysis were further validated using DAPC-based clustering. Analysis of molecular variance (AMOVA) revealed high genetic diversity (96%) within each genetic group. A network analysis was further carried out to depict the genetic relationships among the three genetic groups (breeding lines, genebank landraces, and market varieties) used in the study. This study showed that the use of advanced sequencing techniques such as GBS coupled with statistical analysis is a robust method for assessing genetic diversity and population structure in a complex crop such as white yam.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».