Assessing Genetic Distinctness and Redundancy of Plant Germplasm Conserved Ex Situ Based on Published Genomic SNP Data
Notice bibliographique
Résumé
Assessing genetic distinctness and redundancy is an important part of plant germplasm characterization. Over the last decade, such assessment has become more feasible and informative, thanks to the advances in genomic analysis. An attempt was made here to search for genebank germplasm with published genomic data and to assess their genetic distinctness and redundancy based on average pairwise dissimilarity (APD). The effort acquired 12 published genomic data sets from CIMMYT, IPK, USDA-ARS, IRRI, and ICRISAT genebanks. The characterized collections consisted of 661 to 55,879 accessions with up to 2.4 million genome-wide SNPs. The assessment generated an APD estimate for each sample. As a higher or lower APD is indicative of more genetic distinctness or redundance for an accession, respectively, these APD estimates helped to identify the most genetically distinct and redundant groups of 100 accessions each and a genetic outlier group with APD estimates larger than five standard deviations in each data set. An APD-based grouping of the conserved germplasm in each data set revealed among-group variances ranging from 1.5 to 53.4% across all data sets. Additional analyses showed that these APD estimations were more sensitive to SNP number, minor allele frequency, and missing data. Generally, 5000 to 10,000 genome-wide SNPs were required for an effective APD analysis. These findings together are encouraging and useful for germplasm management, utilization, and conservation, particularly in the genetic categorization of conserved germplasm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».