Assessment of molecular diversity at QTLs for preharvest sprouting resistance in wheat using microsatellite markers
Notice bibliographique
Résumé
Breeding for preharvest sprouting (PHS) resistance is of great interest in wheat-growing areas where high rainfall occurs during grain ripening and harvest. We have characterized 32 wheat accessions using 33 microsatellite markers flanking PHS quantitative trait loci (QTLs) previously identified on group 3, 4, 5, and 6 chromosomes of hexaploid wheat. A total of 229 alleles, with an average of 6.94 alleles per marker, were observed among the 32 wheat lines. The polymorphic information content (PIC) was estimated and ranged between 0.25 and 0.90, with an average of 0.67. A cluster analysis revealed 3 main clusters and 3 singlet wheat lines, which is in agreement with pedigree-based relationships, seed coat colour, and origin. Canadian wheat accessions were subdivided into 4 sub-clusters based on pedigree and wheat classes. Grouping of preharvest sprouting germplasm into clusters was consistent with cluster-specific allele diversity observed in the PHS-resistant lines AUS1408, Red-RL4137, White-RL4137, and Kenya321. The implications of these findings in white wheat breeding for PHS tolerance are discussed.
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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) | 0,000 | 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 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 ».