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Enregistrement W4220926454 · doi:10.5376/mgg.2022.13.0002

Genetic Diversity Analysis of Maize in Baoshan Yunnan by SSR Markers

2022· article· en· W4220926454 sur OpenAlexvenueno aff
Li Song, Delin Shi, Dengji Lou, Shi Yundong

Notice bibliographique

RevueMaize Genomics and Genetics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic diversityGenetic similarityAlleleSimilarity (geometry)BiologyGenetic distanceDiversity indexVeterinary medicineStatisticsBiotechnologyGenetic variationMathematicsGeneticsDemographyPopulationEcologySociologyGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic diversity of 15 maize and it’s popularization grown in Baoshan city were carried out based on SSR primers recommended by Chinese agricultural industry standard (NY/T1432-2014). The results showed that 17 pairs of SSR primers presented polymorphic, and 72 alleles were detected. The number of alleles detected by each pair of primers was 3 to 6, with an average of 4.3. The effective number of alleles was 1.219 to 1.750, with an average of 1.448. The Nei’s genetic diversity index was 0.176 to 0.418, with an average of 0.283. The Shannon information index was 0.315 to 0.605, with an average of 0.444. The SSR polymorphic information (PIC) distribution ranges from 0.512 to 0.812, with an average of 0.686. The cluster analysis showed that the genetic similarity coefficient ranged from 0.417 to 0.819, with an average of 0.632, when the genetic similarity coefficient was 0.65, 15 varieties were divided into 5 groups. The results can provide theoretical and technical support for breeding and promotion of Baoshan maize varieties in Yunnan province.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,799

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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