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Enregistrement W1977163023 · doi:10.2135/cropsci2013.07.0449

The Effect of Linkage on Genetic Variances within Biparental Simulated and <i>Zea mays</i> Populations

2014· article· en· W1977163023 sur OpenAlexafffund
Raja Khanal, Alireza Navabi, E. A. Lee, Lewis Lukens

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyInbred strainGeneticsPopulationTransgressive segregationAlleleGermplasmOverdominanceGenetic variationHeterosisLocus (genetics)Quantitative trait locusHybridAgronomyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Hybrid yield improvement in maize ( Zea mays L.) has been attributed in part to the development of elite inbred lines within distinct germplasm groups adapted to distinct environments. Breeding largely within groups has caused the accumulation of distinct favorable alleles for adaptation, yield, and yield component traits. Favorable alleles may be linked to other favorable alleles in coupling phase or linked to unfavorable alleles in repulsion phase. To investigate the effects of linkage on genetic variances, we used a simple, two‐locus model to simulate populations of intermated and standard recombinant inbred lines (RILs) derived from parental lines with coupling or repulsion phase loci. Genetic variances differ between simulated intermated RILs (IRIL) and RIL testcross populations as a function of population size, the effect sizes of linked loci, and the genetic distance between loci. We also generated RIL and IRIL testcross (TC) populations from two short‐season inbred lines from different heterotic groups and evaluated yield, three yield component traits, and five flowering time–associated traits. For all nine traits, the inbred lines have accumulated distinct favorable alleles. Genetic variances are high and transgressive phenotypes are frequent in both testcross populations. Intermating does not increase genetic variation. Genetic variances of six traits within the RIL‐TC population are nominally between 1.25 and 1.75‐fold greater than variances within the IRIL‐TC population. We conclude that the genomes of the parental inbred lines may harbor coupling rather than repulsion phase loci and heterosis is unlikely due to pseudo‐overdominance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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