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Enregistrement W4226021360 · doi:10.21203/rs.3.rs-1219646/v1

Genetic Diversity And Population Structure of Zymoseptoria Tritici Populations of Southern Ethiopia Using SSR Markers

2022· preprint· en· W4226021360 sur OpenAlexaff
Messele Molla Kassia, Kasahun Tesfaye, Teklehaimanot Haileselassie, Tilahun Mekonnen, Obssi Dessalegn

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensPlant Biotechnology Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenetic diversityUPGMAPopulationDendrogramGene flowMicrosatelliteGenetic variabilityGenetic structureGenetic variationSeptoriaGermplasmAnalysis of molecular varianceVeterinary medicineGeneticsAlleleBotanyGenotypeGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The fungal disease Zymoseptoria tritici causes Septoria tritici blotch, which is one of the most serious challenges to wheat production in Ethiopia and around the world. Understanding the pathogen's genetic structure is critical for developing and implementing effective management methods. Therefore, the present study targeted to explore the genetic structure of 51 Z. tritici isolates collected from four wheat producing zones of South and Southwestern parts of Ethiopia using nine microsatellite markers. In all of the examined isolates, a Z. tritici specific diagnostic marker that targets the ITS rDNA had amplified a predicted fragment size of 345bp. The number of alleles, gene diversity, and polymorphic information content per locus ranged from 9 to 14, 0.80 to 0.88, and 0.70 to 0.87, respectively, indicating a significant degree of genetic variety within populations. The results of an analysis AMOVA revealed a moderate (0.14) genetic differentiation, with 86 percent of total genetic variability (3.93) occurring within populations. Due to the existence of considerable gene flow, the dendrogram produced by UPGMA and PCoA also revealed a moderate population clustering in which the populations were not clearly clustered according to their sample areas. Furthermore, population structure analysis using a Bayesian model loosely grouped the population into five (K) sub-groups with substantial genetic mixing. The populations of the Kembata-Tembar and Hadiya zone have higher genetic variability than the other populations studied, and hence can be considered STB hot sites for future research on pathogen dynamics, germplasm screening, and host-pathogen interactions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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