Mapping QTL Associated with Traits Affecting Grain Yield in Chickpea (<i>Cicer arietinum</i> L.) under Terminal Drought Stress
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate a set of recombinant inbred lines (RILs) for agronomic and physiological traits under drought conditions and to locate quantitative trait loci (QTL) associated with them. This study used a RIL population derived from a cross between drought tolerant (ILC 588) and susceptible (ILC 3279) genotypes. The population consisting of 155 RILs was grown under drought conditions in the field at Tel Hadya, Syria, in 2006 and 2007 and at Breda, Syria, in 2007. A genetic map consisting of eight linkage groups was developed using 97 simple sequence repeat (SSR) markers. The results revealed that high harvest index (HI), early flowering, and early maturity were the important attributes contributing to higher grain yield under drought. Higher stomatal conductance (g s ) and cooler canopies (canopy temperature minus air temperature [Tc–Ta]) can also lead to better performance under drought conditions. Quantitative trait locus analysis identified 15 genomic regions significantly associated with various traits affecting drought tolerance in chickpea. Important QTL detected in this study included two QTL for HI explaining 38% of the total phenotypic variability of the trait, four QTL for flowering explaining 45%, and three QTL for maturity explaining 52% on a cumulative basis. Three QTL for g s and six QTL for Tc–Ta also detected explained 7 to 15% phenotypic variability individually. Two QTL (Q3‐1 and Q1‐1) on linkage group 3 (LG3) and LG1 showed effects on many traits related to drought. Hence, these regions can be further explored in future drought studies.
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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 | 0,000 | 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 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 ».