A SEM- baased study of the gynoecium in Fritillaria L. (Liliaceae)
محل انتشار: مجله گیاه شناسی ایران، دوره: 31، شماره: 1
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 9
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJB-31-1_006
تاریخ نمایه سازی: 30 تیر 1404
چکیده مقاله:
The systematic value of stigma, style, and ovary morphology in the subgeneric classification of Fritillaria (Liliaceae) was investigated using scanning electron microscopy (SEM) on ۲۹ taxa. A quantitative and qualitative analysis of gynoecium morphology was conducted across the subgenera Fritillaria, Rhinopetalum, and Petilium. The research methodology involved quantitative measurements of stigma, style, and ovary lengths, complemented by qualitative evaluations of style ornamentation, style apex, style morphology, and ovary morphology. A clustering dendrogram was constructed based on these characters, and a phylogenetic tree was built using a phylogenetic backbone based on the botanical nomenclature of The Plant List in R software and Bray–Curtis dissimilarity. The results showed some correlation between the dendrogram and the phylogenetic tree, indicating the relative usefulness of a clustering dendrogram constructed based on the combined quantitative and qualitative characters. Moreover, phylogenetic analysis of the species was performed using the vascular plant mega-tree and the R package 'phylomaker' to construct a phylogenetic tree. A reference phylogenetic tree was used to evaluate the taxonomic accuracy of the dendrogram, with an assessment based on gynoecium characters. The gynoecium characters within Fritillaria were useful in a few subgenera and had limited significance in the subgeneric classification of the genus.
نویسندگان
Fatemeh Mohsennezhad
Department of Biology. Payame Noor University. Tehran. Iran
Gholamreza Bakhshi Khaniki
Department of Biology, Payame Noor University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :