Validation of QTL for Grain Yield‐Related Traits on Wheat Chromosome 3A Using Recombinant Inbred Chromosome Lines
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Previously, quantitative trait loci (QTLs) for grain yield (GYLD) and yield‐related traits were identified by using a population of recombinant inbred chromosome lines (RICLs) developed from the wheat (Triticum aestivum L.) cultivar Cheyenne (CNN) and its substitution line CNN(WI3A), in which the 3A chromosome of cultivar Wichita (WI) was substituted for CNN chromosome 3A. Our objectives were to identify and validate the QTL previously identified in CNN(RICLs3A), using the mirror population WI(RICLs3A). A population of 90 WI(RICLs3A) was used to evaluate GYLD, 1000‐kernel weight (TKW), kernels per spike (KPS), kernels per square meter (KPSM), spikes per square meter (SPSM), grain volume weight (GVW), plant height (PHT), and anthesis date (AD). Data were collected from replicated trials grown in six Nebraska environments from 2008 to 2009. Twelve QTL for GYLD, TKW, KPS, SPSM, GVW, AD, and PHT were detected. The phenotypic variance explained by these QTL ranged from 12% for SPSM to 53% for GVWT. Most of the QTLs were co‐localized in one or two regions of chromosome 3A. The major grain yield QTL (QGyld.neb.3A.1) detected in the combined analysis explained 19% of the phenotypic variance and the substitution of CNN alleles for WI alleles decreased grain yield. Using a different genetic background, this study confirmed most of the GYLD and yield‐related QTL reported in previous RICLs3A mapping studies on chromosome 3A of winter wheat evaluated in Nebraska.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».