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Enregistrement W4285741135 · doi:10.3389/fpls.2022.899079

Phylogenetic Analysis of Elaeagnus L. in China: A Basis for Genetic Improvement of a Berry Crop

2022· article· en· W4285741135 sur OpenAlexaboutno aff
Chunsong Cheng, Siqing Fan, Canjian Wang, Linlin Ye, Zupeng Wang, Hongwen Huang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemical and Pharmacological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Academy of Sciences
Mots-clésBerryPhylogenetic treeBiologyCropChinaBotanyGeneticsGeneGeographyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elaeagnus L. is found in wild or grown as ornamental plants and is increasingly regarded as underutilized berry shrubs by breeders. This genus has cosmopolitan distribution with various species widely distributed in China, Europe, the United States, and Canada. Interspecific hybrids, which have been reported several times, have attracted intense interest from plant breeders attempting to develop a fruit crop of Elaeagnus . Orthogonal projections to latent structures discriminant analysis (OPLS-DA) is a powerful statistical modeling tool that provides insights into separations between experimental groups. In this study, the molecular phylogeny of Elaeagnus species was first discussed using the ITS and matK sequences for guiding the construction of a genetic basis pool. A morphological OPLS-DA clustering model based on the genetic divergence was also constructed for the first time, which effectively realized the morphological grouping of Chinese Elaeagnus species. The results showed that a total of 10 wild species widely distributed in China have the potential to develop fruit crops. Particularly, Elaeagnus conferta has the potential to provide a founder species with a large fruit size, while Elaeagnus Gonyanthes has the potential to provide important genetic resources with long pedicel. Elaeagnus lanceolata and Elaeagnus delavayi could be used to domesticate hybrids without spines, and the other five climbing shrubs could be used to develop high-yield crown-type commercial cultivars for automated field management. The top five contributing morphological traits affecting the current clustering model were V9 (flower color), V1 (flowering), V5 (evergreen or deciduous), V3 (leaf size), and V2 (fruiting). Furthermore, the grouping analysis indicated that the V9 was the most important factor affecting morphological clustering. Thereafter, the temporally calibrated phylogeny inferred from the matK sequence was used to reconstruct the origin and evolution of the genus Elaeagnus , and the results inferred an interesting geographic distribution pattern and potential cross-species interactions of Elaeagnus species at low latitudes in China. Our study also highlighted dispersal pattern investigation and genetic background analysis to improve future practices and policies related to species introduction of genetic basis pool.

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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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