Association mapping of six agronomic traits on chromosome 4A of wheat (<em>Triticum aestivum</em> L.)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Association mapping is a powerful approach to identify associations between traits of interest and genetic markers. In this study, 103 wheat germplasm accessions from China were genotyped using 76 SSR markers and 40 EST-SSR markers. The phenotyping of plant height, spike length, spikelets per spike, spikelets density, grains per spike and thousand-kernel weight were carried out in three locations for three years. Six subpopulations were identified among these accessions by population structure analysis based on 49 SSR and 40 EST-SSR markers. Linkage disequilibrium (LD) on chromosome 4A extended up to ~3 cM with r2=0.054. Based on the mixed linear model considering population structure and relative kinship, a total of 10 SSR markers (p<0.01) on chromosome 4A were significantly associated with six agronomic traits, and six of them were associated with multiple traits. Some of the associated markers were in agreement with previous quantitative trait loci (QTL) analysis. This study demonstrated that association mapping can be successfully applied in wheat breeding context for detection of marker-traits associations. Furthermore, association mapping can enhance previous QTL information and provide additional QTL information for marker-assisted selection.
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.
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 découle