Localization of QTLs for seed color using recombinant inbred lines of <i>Brassica napus</i> in different environments
Notice bibliographique
Résumé
Yellow seed is one of the most important traits of Brassica napus L. Efficient selection of the yellow-seed trait is one of the most important objectives in oilseed rape breeding. Two recombinant inbred line (RIL) populations (RIL-1 and RIL-2) were analyzed for 2 years at 2 locations. Four hundred and twenty SSR, RAPD, and SRAP marker loci covering 1744 cM were mapped in 26 linkage groups of RIL-1, while 265 loci covering 1135 cM were mapped in 20 linkage groups of RIL-2. A total of 19 QTLs were detected in the 2 populations. A major QTL was detected adjacent to the same marker (EM11ME20/200) in both maps in both years. This major QTL could explain 53.71%, 39.34%, 42.42%, 30.18%, 24.86%, and 15.08% of phenotypic variation in 6 combinations (location x year x population). BLASTn analysis of the sequences of the markers flanking the major QTL revealed that the homologous region corresponding to this major QTL was anchored between genes At5g44440 and At5g49640 of Arabidopsis thaliana chromosome 5 (At C5). Based on comparative genomic analysis, the bifunctional gene TT10 is nearest to the homologue of EM11ME20/200 on At C5 and can be considered an important candidate gene for the major QTL identified here. Besides providing an effective strategy for marker-assisted selection of the yellow-seed trait in B. napus, our results also provide important clues for cloning of the candidate gene corresponding to this major QTL.
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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 | 0,000 |
| 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 ».