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Enregistrement W6922182105 · doi:10.1139/cjps2013-157

Evaluating genetic variation and relationships among Puccinellia nuttalliana populations using amplified fragment length polymorphism markers

2013· article· en· W6922182105 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Robotics and Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmplified fragment length polymorphismGenetic variationGenetic diversityGermplasmAnalysis of molecular varianceGenotypeMantel testGenetic variability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liu, Y., Fu, Y.-B. and Coulman, B. E. 2013. Evaluating genetic variation and relationships amongPuccinellia nuttallianapopulations using amplified fragment length polymorphism markers. Can. J. Plant Sci. 93: 1097-1104. Nuttall's salt-meadow, or alkali grass [Puccinellia nuttalliana (Shultes) Hitchc.], is a native grass species in North America, well known for its salt tolerance. Little information is available about the genetic diversity of natural populations of this species. Amplified fragment length polymorphism (AFLP) markers were used to examine the inter-population relationships and to compare variances within and among 23 populations collected from the Canadian Great Plains. Five AFLP primer pairs were employed to screen 15 genotypes (five sets of three half-sib plants) from each population, and 185 polymorphic AFLP bands were scored for each sample. The frequencies of these scored bands ranged from 0.02 to 0.99 with a mean of 0.60. The analysis of molecular variance revealed more than 96% of the total AFLP variation resided within populations. Populations were not highly differentiated with only 4% of the total AFLP variation residing among populations. A Mantel test revealed a significant but low correlation between genetic and geographic distances (r=0.29, P=0.024). Implications for P. nuttalliana conservation, germplasm sampling, and cultivar development are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,497
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
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