The Genetic Architecture of Flowering Time and Related Traits in Two Early Flowering Maize Lines
Notice bibliographique
Résumé
Flowering time is the major factor in determining maize ( Zea mays L.) maturities. Genetic bases of flowering time and other agronomically important traits were examined in a set of interheterotic‐pattern recombinant inbred lines (RILs). The RILs were developed from crossing the short‐season Iodent inbred line CG60 with the short‐season Stiff Stalk inbred line CG102. Recombinant inbred lines were derived through single‐seed descent (S‐RILs) or intermated for three generations before inbreeding (I‐RILs), thereby increasing recombination. Genetic variation was high for all traits in both populations, and a large number of RILs had days to silking, days to anthesis, plant height, visual stay green, canopy reflectance, and leaf number trait values beyond the parental line ranges. Both the I‐RIL and S‐RIL populations had similar genetic variances and similar genetic and phenotypic correlations between traits. We conclude that although Northern Corn Belt Dents have been subjected to strong selection and drift and have diverged greatly from their source population, there is substantial cryptic variation for many traits. Our results also suggest that coupling and repulsion phase linkage blocks are not prevalent within parental genomes and that genetic correlations are caused by pleiotropic genes. Intermating may have little value in recovering extreme phenotypes for flowering time and other agronomically important traits.
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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 ».