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Enregistrement W3179150398 · doi:10.3390/agronomy11101897

Cytological and Molecular Characterization for Ploidy Determination in Yams (Dioscorea spp.)

2021· article· en· W3179150398 sur OpenAlexaff
Cobes Gatarira, Lucia Sládeková, Alžběta Němečková, Denisa Šimoníková, Rajneesh Paliwal, Asrat Asfaw, Michael Abberton, Badara Guèye, Robert Asiedu, Jana Čížková, Eva Hřibová, Jaroslav Doležel, David De Koeyer, Victor O. Adetimirin, Ranjana Bhattacharjee

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAfrican Union Commission
Mots-clésPloidyBiologyDioscoreaChromosomePolyploidBotanyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yam (Dioscorea spp.) is a monocotyledonous herbaceous vine plant grown in the tropics and subtropics. It is a multi-species plant with varied intra- and interspecific ploidy levels. Of the 600 species, 11 are cultivated supporting the livelihood of over 300 million people. The paucity of information on ploidy and the genomic constitution is a significant challenge to the crop’s genetic improvement through crossbreeding. The objective of this study was to investigate the ploidy levels of 236 accessions across six cultivated and two wild species using chromosome counting, flow cytometry and genotyping-based ploidy determination methods. Results obtained from chromosome counting and genotyping-based ploidy determination were in agreement. In majority of the accessions, chromosome counting and flow cytometry were congruent, allowing future rapid screening of ploidy levels using flow cytometry. Among cultivated accessions, 168 (71%) were diploid, 50 (21%) were triploid, and 12 (5%) were tetraploid. Two wild species included in the study were diploids. Resolution of ploidy level in yams offers opportunities for implementing successful breeding programmes through intra- and interspecific hybridization.

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 enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,100

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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