Genetic analysis and fine mapping of a dynamic rolled leaf gene,<i>RL10(t)</i>, in rice (<i>Oryza sativa</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
A dynamically rolled leaf mutant (rl10) was identified from a spontaneous mutation in an Oryza sativa L. subsp. indica line, II-32B. The leaf chlorophyll content of rl10 is higher than that of the wild type. Genetic analysis using 3 F2 segregating populations derived from crosses between rl10 and the rice lines Mian5B, II-32B, and D62B, respectively, confirmed that the rolled leaf trait of rl10 is controlled by a single recessive gene. Of 719 SSR primer pairs that showed polymorphism between D62B and rl10, 151 were adopted to map the RL10(t) gene using an F2 segregating population of the cross rl10 x D62B, which contained 352 recessive plants. RL10(t) was primarily mapped on the long arm of chromosome 9, 5.09 cM from marker RM105 and 5.13 cM from marker RM3912. Using a novel set of 22 primer pairs between RM105 and RM3912, RL10(t) was further mapped between markers rlc3 (0.72 cM in distance) and rlc12 (0.1 cM in distance) using an F2/F3 population containing 1172 recessive individuals. Mapped position analysis and homology analysis of the 20 genes within the 194-kb region between these 2 markers both indicated that a gene encoding a Myb-like domain transcription factor with homology to Arabidopsis KANADI (annotated in PAC clone AP005904) is the most probable candidate for RL10(t). This study enables further investigation of whether KANADI-like Myb genes are involved in leaf polarity modeling in monocots, as they are in dicots.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».