Haplotype diversity of preharvest sprouting QTLs in wheat
Notice bibliographique
Résumé
Preharvest sprouting (PHS) is one of the most important factors affecting wheat production worldwide in environments characterized by rainfall and high humidity at harvest. In such environments, the incorporation of seed dormancy of a limited duration is required to minimize losses associated with PHS. A global collection of 28 PHS-resistant and -susceptible wheat germplasm was characterized with microsatellite markers flanking the genomic regions associated with PHS-resistance quantitative trait loci (QTLs), particularly on chromosomes 3D and 4A. The genetic diversity analysis revealed 380 alleles at 54 microsatellite loci, with an average of 7.0 alleles per locus, among the 28 wheat genotypes. Gower's genetic similarity values among all possible pairs of genotypes varied from 0.44 to 0.97, indicating that there is considerable diversity in the PHS germplasm evaluated. Cluster and principal coordinates analysis of genetic similarity estimates differentiated the genotypes into groups, according to their source of PHS resistance. Three major SSR haplotypes were observed on chromosome 4AL, designated RL4137-type allele, Aus1408-type allele, and synthetic-hexaploid-type allele. The RL4137-type allele was prevalent in Canadian cultivars, mostly in cluster 6, followed by the Aus1408-type and its derivatives in clusters 4 and 5. The Syn36 and Syn37 alleles on chromosome 4AL were rare. On chromosome 3DL, the SSRs haplotypes derived from Syn36 and Syn37 were also rare, and proved unique to the Aegilops tauschii - derived synthetic hexaploids. They are therefore likely carrying resistance genes different from those previously reported. Based on genetic relationships, PHS resistance might be improved by selecting parental genotypes from different clusters.
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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 ».