Nature of the Genetic Variation in an Elite Maize Breeding Cross
Notice bibliographique
Résumé
Maize ( Zea mays L.) breeders through selection have had profound impacts on the maize genome. In this study we examine one aspect of this intense selection pressure, the extent and nature of genetic variation present in an elite maize breeding cross. Specifically genetic variation is examined with regards to genotype × environment interactions (G × E), magnitude of the genetic variance (Vg) estimates, and the underlying grain yield quantitative trait loci (QTL). Using two elite Iodent sister‐lines that are 64% identical by descent, 128 recombinant inbred lines (RILs) were generated and testcrossed to a Stiff Stalk inbred line (CG102). Hybrid RILs were grown in 24 trials encompassing 4 yr, three locations, and three planting densities. Additive main effects and multiplicative interaction analysis resolved the trials into eight unique patterns of G × E. Smaller Vg estimates were associated with the more frequently observed patterns of G × E. Nine single‐effect QTL and four epistatic interactions were detected across seven of the G × E patterns; however, the single‐effect QTL and epistatic interactions were, in general, specific to a G × E pattern. In summary, we found extensive linkage disequilibrium (LD), reduced Vg in the more commonly occurring G × E patterns, and genetic variation due to larger effect epistatic interactions and smaller single effect QTL specific to the G × E pattern. Consequences of the genetic variation are discussed in relation to modern maize breeding programs.
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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 ».