on analysis of inter-simple sequence repeat markers
Notice bibliographique
Résumé
In order to investigate the genetic diversity of Ligula intestinalis populations, nine inter-simple sequence repeat (ISSR) markers were applied to populations from nine geographical areas around the world and 10 host species. The 110 loci selected from the ISSR patterns produced revealed high variability among the analysed samples, with a polymorphism of 100 % and a global coefficient of gene differentiation estimated by Neis index (GST) of 0.776. Major genetic differentiation was found to be correlated to five broad geographical regions (Europe, China, Canada, Australia and Algeria). Nevertheless, no significant genetic variation was found among European isolates, although they originated from disparate geographical localities and⁄or unrelated hosts. Classical classification methods: maximum parsimony and factorial correspondence analysis were compared with an advanced statistical method: the self-organizing map (SOM). The results demonstrated that the ISSR approach is rapid and inexpensive and provides reliable markers to assess genetic diversity of L. intestinalis. Furthermore, SOM artificial neuronal networks are considered to provide an efficient alternative tool for mapping the genetic structures of parasite populations. Key words: inter-simple sequence repeat – self-organizing map – genetic diversity – parasite clustering – Ligula intestinalis – geographic isolation
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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) | 0,003 | 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 ».