Genotyping of Commercial European Cannabis Seeds Based on Multiple Mapped Marker Loci: A Comparative Study of Drug and Hemp Varieties
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis sativa L. (2n = 2x = 20) is a widely recognized species within the Cannabaceae family. Despite its utilization for medicinal, recreational, and industrial purposes, alongside its extensive historical background, the number of genetic and biotechnological studies of this plant species has decreased due to legal ramifications and prohibition campaigns associated with its use and cultivation. For many years, the development of novel varieties has been pursued solely by cultivators, as domestic growers have transitioned their work from cultivation to breeding Cannabis lineages. Recently, the application of genomics has facilitated a surge in methodologies aimed at marker-assisted selection, germplasm management, genetic differentiation, authentication of cultivated varieties or cultivars, and forensic applications such as safeguarding intellectual property rights. Nevertheless, the utilization of molecular markers for the advancement of commercial varieties through marker-assisted breeding (MAB) frameworks remains rare. This investigation was designed to evaluate a previously established informative microsatellite (SSR) array for the genotyping of drug-type Cannabis sativa cultivars derived from seeds of European origin. A total of 171 samples from 20 varieties were collected from European distributors and analyzed for genetic uniformity and population structure. The results were then compared with previously analyzed hemp samples and drug-type samples of Canadian origin, revealing the identification capabilities of our SSR genotyping method.
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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 ».