Quantitative trait loci underlying domestication- and yield-related traits in an<i>Oryza sativa</i> ×<i>Oryza rufipogon</i>advanced backcross population
Notice bibliographique
Résumé
To understand the genetic characteristics of the traits related to differentiation between cultivated rice and its wild progenitor, genetic factors controlling domestication- and yield-related traits were identified using a BC3F2 population derived from an accession of common wild rice (donor, Oryza rufipogon Griff.) collected from Yuanjiang, Yunnan province, China, and an indica cultivar, Teqing (recipient, Oryza sativa L.). A genetic linkage map consisting of 125 simple sequence repeat (SSR) markers was constructed. Based on the phenotypes of the 383 BC3F2 families evaluated in two environments, two domestication-related morphological traits, panicle shape and growth habit, were found to be controlled by single Mendelian factors. This implies that the recessive mutations of single genes controlling some morphological traits could have been easily selected during early domestication. By single-point analysis and interval mapping, 59 putative quantitative trait loci (QTLs) that influence 11 quantitative traits were detected at two sites, and 37.5% of the QTL alleles originating from O. rufipogon had a beneficial effect for yield-related traits in the Teqing background. Regions with significant QTLs for domestication- and yield-related traits were detected on chromosomes 1, 4, 5, 7, 8, and 12. Fine mapping and cloning of these domestication-related genes and QTLs will be useful in elucidating the origin and differentiation of Asian cultivated rice in the future.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».