SSR Mapping for Locus Conferring on the Triple-Spikelet Trait of the Tibetan Triple-spikelet Wheat (<i>Triticum aestivum</i> L. concv. <i>tripletum</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Tibetan triple-spikelet wheat is an unique common wheat landrace in Tibet region of China, which has special triple spikelet trait with supernumerary spikelets and florets. Molecular Mapping the control gene locus conferring on triple spikelet trait and mining the closely linked markers would be facilitate high-yield wheat breeding by marker-assisted selection approach. In this study, derived lines TTSW-5 from Tibetan triple spikelet wheat and common-spikelet wheat, Jian 3 and Chuanmai 55, were used to construct the F 2 populations for , phenotypic analysis and SSR genotyping. Genetic analysis of phenotypic traits showed that triple spikelet trait of Tibetan triple spikelet wheat are controlled by two independent recessive gene loci. One QTL linked to the triple spikelet trait was detected on the chromosome 2A by using F 2 population from TTSW-5/Jian 3 combination and SSR markers, the targeted locus was located within SSR markers, Xgwm275 and Xgwm122, the genetic distance between two markers is 6.6CM with LOD value 6.19, which can be explained 33.1% phenotypic variation, The detected locus tentatively named as qTS2A -1 . We speculated that qTS2A -1 locus might be one of dominant loci for controlling the triple spikelet trait , Therefore, SSR markers, Xgwm275 and Xgwm122, might be used as assisted selection markers for triple spikelet trait in high-yield breeding program.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».