Mapping of QTL Associated with Maize Weevil Resistance in Tropical Maize
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The maize weevil (MW), Sitophilus zeamais (Motsch.), is an important pest of stored maize ( Zea mays L.) in tropical areas. Quantitative trait loci (QTL) associated with MW resistance were analyzed. A total of 163 F 2 progeny derived from the cross CML290 (susceptible) × Muneng‐8128 C0 HC1‐18‐2‐1‐1 (resistant), were genotyped with 151 molecular markers. Resistance was evaluated using bioassays on replicated F 2:3 progenies. Grain damage (GD), grain weight losses (GWL), MW susceptibility index (Dobie index [DI]), and numbers of adult progeny (AP) were evaluated on grain from F 2 lines across two environments. Grain hardness and pericarp/grain ratio were evaluated as putative components of resistance. Composite interval mapping was used for QTL analysis. Five QTL dispersed across the genome explained 28% of the phenotypic variance (σ p 2 ) and 50% of the genotypic variance (σ g 2 ) for GD. Six QTL were detected with effects on GWL and explained 22% of σ p 2 and 47% of σ g 2 Seven QTL (27% σ p 2 and 78% σ g 2 ) were identified for DI and three QTL (10% σ p 2 and 23% σ g 2 ) for AP. Both parents contributed resistance alleles. Genetic effects were mainly dominant (GD, GWL, and DI) and additive (AP). Quantitative trait loci × environment interaction was significant for 50% of the QTL. Since the identified QTL accounted for less than a third of σ p 2 , additional mapping populations are required for mapping MW susceptibility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle