Mapping Seed Phytic Acid Concentration and Iron Bioavailability in a Pea Recombinant Inbred Line Population
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Phytate, the storage form of P in seeds, is not well digested by monogastrics, thereby contributing to micronutrient deficiency, decreased feed efficiency, and environmental pollution. This research was aimed at developing a single nucleotide polymorphism (SNP) based genetic linkage map and mapping genomic regions associated with phytic acid‐phosphorus (PA‐P) concentration using a recombinant inbred line (RIL) population (PR‐15) derived from a cross between a low phytate (low phytic acid [lpa]) mutant pea (Pisum sativum L.) genotype, 1‐2347‐144, and a normal phytate cultivar CDC Meadow. A total of 163 RILs were genotyped using a 1536‐SNP Illumina GoldenGate array. Three hundred and sixty‐seven polymorphic SNP markers ordered into seven linkage groups (LGs) were used to generate a linkage map with a total length of 437.2 cM. PR‐15 lines were grown in replicated field trails in Saskatoon and Rosthern, SK, in 2012 and 2013. Chi‐square statistics confirmed the single gene inheritance of PA‐P concentration in these RILs. Phytic acid‐phosphorus (PA‐P) phenotype was mapped to LG5. Iron bioavailability (FEBIO) of PR‐15 lines estimated using the Caco‐2 cell culture bioassay was negatively correlated with PA‐P concentration. A quantitative trait locus (QTL) for FEBIO was mapped on to the same location on LG5 as phytic acid concentration. The QTL with a maximum LOD score of 15.1 explained 60.5% of the phenotypic variation in FEBIO. The markers flanking this QTL region can be employed in marker‐assisted selection to select pea lines with low phytate and greater Fe bioavailability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».