Species- and genome-wide dissection of the shoot ionome in Brassica napus and its relationship to seedling development
Notice bibliographique
Résumé
Knowing the genetic basis of the plant ionome is essential for understanding the control of nutrient transport and accumulation. The aim of this research was to (i) study mineral nutrient concentrations in a large and diverse set of Brassica napus, (ii) describe the relationships between the shoot ionome and seedling development, and (iii) identify genetic regions associated with variation of the shoot ionome. The plant material under study was a germplasm set consisting of 509 inbred lines that was genotyped by a 6K single nucleotide polymorphism (SNP) array and phenotyped by analyzing the concentrations of eleven mineral nutrients in the shoots of 30 days old seedlings. Among mineral concentrations, positive correlations were found, whereas mineral concentrations were mainly negatively correlated with seedling development traits from earlier studies. In a genome-wide association mapping approach, altogether 29 significantly associated loci were identified across seven traits after correcting for multiple testing. The associations included a locus with effects on the concentrations of Cu, Mn, and Zn on chromosome C3, and a genetic region with multiple associations for Na concentration on chromosome A9. This region was situated within an association hotspot close to SOS1, a key gene for Na tolerance in plants.
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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 ».