Molecular markers for seed colour in<i>Brassica juncea</i>
Notice bibliographique
Résumé
A detailed RFLP map was used to map QTLs associated with seed colour in Brassica juncea using a doubled-haploid population derived from a cross between a black/brown-seeded cultivar and a yellow-seeded breeding line. Segregation analysis suggested that seed colour was under control of 2 unlinked loci with duplicate gene action. However, QTL analysis revealed 3 QTLs, SC-B4, SC-A10 and SC-A6, affecting seed colour. The QTLs were consistent across environments, and individually explained 43%, 31%, and 16%, respectively, and collectively 62% of the phenotypic variation in the population. Digenic interaction analysis showed that closest flanking locus of QTL SC-B4, wg7b6cNM, had strong epistasis with the locus wg5a1a, which is tightly linked to QTL SC-A6. The interaction of these 2 loci explained 27% of the phenotypic variation in the population, while the whole model explained 84%. In a multiple regression model, the effects of QTL SC-A10, as well as its interaction with other loci, were non-significant, whereas the effects of loci wg7b6cNM and wg5a1a and their interaction were significant. Ninety-eight percent of the DH lines carried the expected alleles of loci wg7b6cNM and wg5a1a for seed colour, confirming that only these 2 loci were linked to seed colour in B. juncea. Four additional digenic interactions significantly affected seed colour, and all 5 digenic interactions were consistent across environments.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».