Single Locus, Multiallelic Inheritance of Erucic Acid Content and Linkage Mapping of <i>FAE1</i> Gene in Yellow Mustard
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With our objective to develop inbred lines as synthetic components in yellow mustard ( Sinapis alba L.), we have isolated different erucic acid variants. The genetic basis of variation in erucic content was investigated using the four variants Y517, Y496, Y1130, and Y514 with high (approximately 50%), medium (approximately 24%), low (approximately 1.4%), and zero (<0.1%) erucic contents, respectively. The segregation of this trait in the BC 1 F 1 and F 2 populations of the two crosses Y514 × Y496 and Y514 × Y517 indicated that it was under monogenic control with partial dominance for the high content. To test the allelism of the genes for high, medium, and low erucic contents, crosses were made among Y517, Y496, and Y1130, respectively. The erucic content was also controlled by one gene and no transgressive segregant of zero erucic phenotype was observed in the resulting F 2 populations. Therefore, it was concluded that the genes for high, medium, low, and zero erucic contents were different alleles of the same locus. Accordingly, we designated the erucic alleles in Y517, Y496, Y1130, and Y514, as “ E 1 ,” “ E 2 ,” “ E 3 ,” and “ e ,” respectively. The regional linkage maps of the high erucic gene FAE1.E 1 and the medium erucic gene FAE1.E 2 were constructed using intron length polymorphism markers. The two genes FAE1.E 1 and FAE1.E 2 were mapped to the same chromosomal position, further confirming the single locus, multiallelic control of erucic content in yellow mustard.
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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 | 0,001 |
| 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 ».