Quantitative trait loci underlying the development of seed composition in soybean (<i>Glycine max</i>L. Merr.)
Notice bibliographique
Résumé
One hundred and forty-three F2:7 recombinant inbred lines (RILs) developed from the cross of soybean cultivars 'Charleston' and 'Dongnong 594' were analyzed for the quantitative trait loci (QTLs) underlying protein or oil content at 6 different developmental stages by composite interval mapping with a mixed genetic model. The genotype x environment (GxE) interactions of the QTLs were also evaluated. Nineteen (2004) and 33 (2005) unconditional QTLs underlying seed protein or oil content at the different developmental stages were mapped onto 8 and 9 linkage groups, respectively. The proportion of phenotypic variation explained by these QTLs ranged from 6.26% to 30.52% and from 5.38% to 28.47%, respectively. Fourteen (2004) and 21 (2005) conditional QTLs underlying seed protein or oil content were mapped onto 5 and 8 linkage groups, respectively. The proportion of phenotypic variation explained by these QTLs ranged from 2.97% to 29.68% and from 5.42% to 31.96%, respectively. The numbers and types of QTLs and the genetic effect for the two traits were different at each developmental stage. However, several genomic regions that simultaneously control the development of both traits were detected. The genetic effect on protein content and oil content was opposite for loci in the marker interval Satt335-SSatt334, reflecting a negative correlation of protein content and oil content. A G x E interaction effect of some QTLs underlying protein or oil content at different growth periods was observed.
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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 ».