MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2048663378 · doi:10.2135/cropsci2007.06.0326

Mapping of QTL Associated with Maize Weevil Resistance in Tropical Maize

2009· article· en· W2048663378 sur OpenAlexfundno aff
Silverio García‐Lara, Mirelle M. Khairallah, Mateo Vargas, David Bergvinson

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pest Control Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian International Development Agency
Mots-clésQuantitative trait locusBiologySitophilusMaize weevilGenotypePEST analysisAlleleAgronomyGeneticsHorticultureGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 F2 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 F2:3 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 F2 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 (σp2) and 50% of the genotypic variance (σg2) for GD. Six QTL were detected with effects on GWL and explained 22% of σp2 and 47% of σg2 Seven QTL (27% σp2 and 78% σg2) were identified for DI and three QTL (10% σp2 and 23% σg2) 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 σp2, 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCrop ScienceMême sujetInsect Pest Control StrategiesTravaux en français237 207