Localisation of quantitative trait loci for quality attributes in a doubled haploid population of wheat (<i>Triticum aestivum</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
Selection of wheat germplasm for a range of quality traits has been a challenging exercise because of the cost of testing, the variation within testing data, and a poor understanding of the underlying genetics. The objective of this study was to identify quantitative trait loci (QTLs) underlying quality traits in wheat. A doubled haploid population comprising 190 lines from Chara/WW2449 was grown in two different environments and evaluated for various quality traits. A molecular map comprising 362 markers based upon simple sequence repeat, sequence tagged microsatellite, glutenin, and DArT loci was constructed and subsequently exploited to identify QTLs using a whole-genome approach. Fifteen QTLs that were consistent in the two different environments were identified for thousand kernel mass, grain protein content, milling yield, flour protein content, flour colour, flour water absorption, dough development time, dough strength (extensograph height and resistance at 5 cm), and dough extensibility (extensograph length) using the whole genome average interval mapping approach. The amount of genetic variation explained by individual QTLs ranged from 3% to 49%. A number of QTLs associated with dough strength, dough extensibility, dough development time, and flour water absorption were located close to the glutenin Glu-B1 locus on chromosome 1B. Identification of the chromosomal location and effect of the QTLs influencing wheat quality may hasten the development of superior wheats for target markets via marker-assisted selection.
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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) | 0,000 | 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 ».