Genetic Analysis of Quantitative Trait Loci for Groat Protein and Oil Content in Oat
Notice bibliographique
Résumé
Groat protein and oil content are major quality traits in oat ( Avena sativa L.). Information regarding the number, genomic location, and effect of quantitative trait loci (QTL) for protein and oil content, and epistasis between these QTL would facilitate the development of oat cultivars with desirable levels of the two traits. QTL for protein and oil content were mapped and characterized in an oat population consisting of 152 recombinant inbred lines from the cross of ‘Ogle’ (low)/MAM17‐5 (high). Groat protein and oil were measured for samples harvested from field hill plots across two years. Composite interval mapping was used for QTL analysis with a framework map consisting of 272 molecular markers. Seventeen and six regions were identified significantly (LOD score threshold of 3.5) associated with protein and oil, respectively. Significant additive × additive gene interactions were detected for both protein and oil. In particular, the interactions between nonparental alleles played an important role in conferring high oil for most progeny of the cross. The final models best for single years, due to either the main effect or the interaction, explained 29 to 42% and 42 to 52% of the total phenotypic variation for protein and oil content, respectively. The QTL on OM6 and OM19 for protein and the QTL on OM3 and OM6 for oil, which were consistently identified, could serve as starting points for more intense scrutiny of genomic regions controlling groat protein or oil content in oat.
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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 | 0,001 |
| 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 ».