Molecular mapping of seed aliphatic glucosinolates in<i>Brassica juncea</i>
Notice bibliographique
Résumé
An RFLP genomic map with 316 loci was used to study the inheritance of aliphatic glucosinolates in Brassica juncea using doubled-haploid (DH) populations developed from a cross between RLM-514, an agronomically superior non-canola quality B. juncea (high erucic acid and high glucosinolates), and an agronomically poor canola quality B. juncea breeding line. Two QTLs (GSL-A2a and GSL-A2b) associated with 3-butenyl were consistent across years and locations, and explained 75% of the phenotypic variance in the population. Three QTLs (GSL-A2a, GSL-F, GSL-B3) affected 2-propenyl and explained 78% of the phenotypic variance in the population. For total aliphatic glucosinolates, five QTLs explained 30% to 45% of the total phenotypic variance in the population in different environments. Several QTLs (GSL-A7 and GSL-A3) were highly inconsistent in different environments. Major QTLs (GSL-A2a and GSL-A2b) associated with individual glucosinolates were non-significant for total aliphatic glucosinolates. A marker-assisted selection strategy based on QTLs associated with individual glucosinolates rather than total aliphatic glucosinolates is proposed for B. juncea.
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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 ».