A Large‐Effect QTL for Grain Yield under Reproductive‐Stage Drought Stress in Upland Rice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Genetic control of yield under reproductive‐stage drought stress was studied in a population of 436 random F 3 –derived lines from a cross between the upland rice ( Oryza sativa L.) cultivars Vandana and Way Rarem. Screening was conducted under upland conditions at IRRI during the dry seasons of 2005 and 2006. Lines were evaluated in drought stress and nonstress trials in both years to identify QTL contributing to drought resistance. For QTL detection, a set of random lines and the highest and lowest‐yielding lines under both stress and nonstress conditions were genotyped by 126 SSR markers. A QTL ( qtl12.1 ) with a large effect on grain yield under stress was detected on Chromosome 12 in both years. The whole population was genotyped for additional markers on Chromosome 12, allowing QTL localization to a 10.2 cM region between SSR markers RM28048 and RM511. Under stress conditions, the locus also increased harvest index, biomass yield, and plant height while reducing the number of days to flowering. Under nonstress conditions, qtl12.1 did not significantly affect any trait. The additive effect of this QTL on grain yield under stress was 172 kg ha −1 per year over the 2 yr of testing, representing 47% of the average yield under stress and explaining 51% of the genetic variance. The yield‐increasing allele was derived from the susceptible parent, Way Rarem, suggesting an epistatic effect. This is the first QTL reported in rice having a large and repeatable effect on grain yield under severe drought stress in the field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».