Characterization of indigenous populations of cannabis in Iran: a morphological and phenological study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cannabis is a historically, culturally, and economically significant crop in human societies, owing to its versatile applications in both industry and medicine. Over many years, native cannabis populations have acclimated to the various environments found throughout Iran, resulting in rich genetic and phenotypic diversity. Examining phenotypic diversity within and between indigenous populations is crucial for effective plant breeding programs. This study aimed to classify indigenous cannabis populations in Iran to meet the needs of breeders and breeding programs in developing new cultivars. Results Here, we assessed phenotypic diversity in 25 indigenous populations based on 12 phenological and 14 morphological traits in male and female plants. The extent of heritability for each parameter was estimated in both genders, and relationships between quantitative and time-based traits were explored. Principal component analysis (PCA) identified traits influencing population distinctions. Overall, populations were broadly classified into early, medium, and late flowering groups. The highest extent of heritability of phenological traits was found in Start Flower Formation Time in Individuals (SFFI) for females (0.91) Flowering Time 50% in Individuals (50% of bracts formed) (FT50I) for males (0.98). Populations IR7385 and IR2845 exhibited the highest commercial index (60%). Among male plants, the highest extent of Relative Growth Rate (RGR) was observed in the IR2845 population (0.122 g.g − 1 .day − 1 ). Finally, populations were clustered into seven groups according to the morphological traits in female and male plants. Conclusions Overall, significant phenotypic diversity was observed among indigenous populations, emphasizing the potential for various applications. Early-flowering populations, with their high RGR and Harvest Index (HI), were found as promising options for inclusion in breeding programs. The findings provide valuable insights into harnessing the genetic diversity of indigenous cannabis for diverse purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».