Genetic structure and diversity of upland rice germplasm using diversity array technology (DArT)-based single nucleotide polymorphism (SNP) markers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigating genetic structure and diversity is crucial for rice improvement strategies, including mapping quantitative trait loci with the potential for improved productivity and adaptation to the upland ecology. The present study elucidated the population structure and genetic diversity of 176 rice germplasm adapted to the upland ecology using 7063 genome-wide single nucleotide polymorphism (SNP) markers from the Diversity Array Technology (DArT)-based sequencing platform (DArTseq). The SNPs were reasonably distributed across the rice genome, ranging from 432 SNPs on chromosome 9 to 989 SNPs on chromosome 1. The minimum minor allele frequency was 0.05, while the average polymorphism information content and heterozygosity were 0.25 and 0.03, respectively. The model-based (Bayesian) population structure analysis identified two major groups for the studied rice germplasm. Analysis of molecular variance revealed that all (100%) of the genetic variance was attributable to differences within the population, and none was attributable to the population structure. The estimates of genetic differentiation (PhiPT = 0.001;P= 0.197) further showed a negligible difference among the population structures. The results indicated a high genetic exchange or gene flow (number of migrants, Nm = 622.65) and a substantial level of diversity (number of private alleles, Pa = 1.52 number of different alleles, Na = 2.67; Shannon's information index,I= 0.084; and percentage of polymorphic loci, %PPL = 55.9%) within the population, representing a valuable resource for rice improvement. The findings in this study provide a critical analysis of the genetic diversity of upland rice germplasm that would be useful for rice yield improvement. We suggested further breeding and genetic analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».