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Enregistrement W3128830300 · doi:10.5539/jas.v13n3p17

Morpho-agronomic Characters Under Drought Stress and Genetic Diversity on the Local Landraces of Cowpea [Vigna unguiculata (L.) Walp] From East Nusa Tenggara Province, Indonesia

2021· article· en· W3128830300 sur OpenAlexvenueno aff
Dwi Setyo Rini, Anni Nuraisyah

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesToray Science FoundationLembaga Ilmu Pengetahuan IndonesiaIndonesia Toray Science Foundation
Mots-clésUPGMAVignaBiologyGenetic diversityDrought stressHorticultureMorphoGenotypeAgronomyBotanyVeterinary medicinePopulationGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was performed to reveal the morpho-agronomic characters under drought and genetic diversity using SRAP (Sequence-related amplified polymorphism) marker on local landraces of cowpea (Vigna unguiculata (L). Walp) collected from East Nusa Tenggara Province, Indonesia. Data on drought response indexes according to the dry matter production of cowpea plants classified Carolina and Pinu Pahar as drought-sensitive and drought-tolerant cowpea genotypes, respectively. The assessment of the genetic diversity of cowpea genotypes was performed by using 25 SRAP combination primers. A total of 250 bands were produced by which 245 bands (98%) were polymorphic. The value of PIC (Polymorphic Information Content) of SRAP primers in this study varied from the highest value (0.97) to the lowest value (0.71) generated by primer pairs Me4-Em1 and Me3-Em4, respectively, with an average of PIC 0.87. An unweighted pair group method based on arithmetic averages (UPGMA) in this study was performed according to Nei and Li’s similarity index. The analysis of UPGMA and PCoA successfully separated Carolina and Pinu Pahar genotypes into different clusters. The result of the Mantel test showed that there was no significant correlation between the independent morpho-agronomic analysis and SRAP molecular matrix data.

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 enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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