Genetic Diversity Analysis of Youxi Bitter Tea Resources Based on ISSR Molecular Markers
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we analyzed the genetic diversity by using ISSR markers in four populations with 37 DNA samples of Youxi Kucha. In total, 66 alleles were amplified using 8 ISSR primers. A total of 66 bands were detected, of which 63 bands were polymorphic with a polymorphic proportion of 95.24 %. At the population level, the average PPL of the four populations of Youxi Kucha is 76.19 %, and the average values of Nei's gene diversity index ( H ) and Shannon diversity index ( I ) are 0.204 5 and 0.367 7 respectively. At the species levelm the H and I are 0.305 1 and 0.465 0 respectively respectively. Youxi Kucha maintained a relatively high genetic variability at the population level and species level bothly. The genetic differentiation within the population was significantly higher than that between populations ， but the genetic differentiation between the populations has also reached higher level ( Φ st = 0.17> 0.15), the differentiation is extremely significant (P <0.01). A mantel test indicated there was no significant relationship between genetic distance and geographic distance among the populations studied. Correlation analysis shows that the diversity index has little relationship with altitude. This study carried out the molecular identification of the germplasm resources of Youxi bitter tea accurately, which can provide a theoretical basis for the protection of Youxi bitter tea and the breeding of improved tea varieties.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».