Identification of QTL for seed coat colour and oil content in <i>Brassica napus</i> by association mapping using SSR markers
Notice bibliographique
Résumé
Qu, C., Hasan, M., Lu, K., Liu, L., Zhang, K., Fu, F., Wang, M., Liu, S., Bu, H., Wang, R., Xu, X., Chen, L. and Li, J. 2015. Identification of QTL for seed coat colour and oil content in Brassica napus by association mapping using SSR markers. Can. J. Plant Sci. 95: 387–395. Association mapping identifies quantitative trait loci (QTL) based on the strength of linkage disequilibrium (LD) between markers and functional polymorphisms across a set of diverse germplasms. In this study, we used association mapping to detect QTL and genome-wide simple sequence repeat (SSR) markers linked to seed coat colour and oil content in a population of 217 oilseed rape (Brassica napus L.) accessions. We corrected for the population structure of B. napus using 389 genome-wide SSR markers. In total, 25 and 11 SSR markers linked to seed coat colour and oil content were detected, respectively, and these two sets of markers were in different linkage groups. Nine of these markers for seed coat colour spanned the major QTL region for seed coat colour, and been mapped to chromosome A9. Six of these markers showed high levels of association with both seed coat colour and oil content, and markers H081N08.8 and KS20291 were mapped to the major QTL region for seed coat colour on chromosome A9. Another marker, CB10364, was in high LD with all determined seed coat colour and oil content traits, and was mapped to the co-localized QTL region for them on chromosome A8. These data indicate that seed coat colour was found to be an important contributor to seed oil content. Further, we show that association mapping using a heterogeneous set of genotypes is a suitable approach for complementing and enhancing previously obtained QTL information for marker-assisted selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».