QTL analysis for flowering time using backcross population between Oryza sativa Nipponbare and O. rufipogon
Notice bibliographique
Résumé
In the near future, global average temperature is expected to increase due to the accumulation of greenhouse gases, and increased temperatures will cause severe sterility in many crop species. In rice, since wild species show high genetic variation, they may have the potential to improve the flowering characters of cultivars. In this study, we investigated flowering characters under natural conditions by comparing an Asian wild rice accession of Oryza rufipogon W630 (originated from Myanmar) with a Japanese rice cultivar, O. sativa Japonica cv. Nipponbare. Further, QTL analysis for days to heading (DH) and spikelet opening time (SOT: the time of day when the spikelet opens) was carried out using BC(2)F(8) backcross population derived from the cross between them. Regarding DH, four QTLs were detected, and two of them were found to have wild alleles with strong effects leading to longer days to heading during the Japanese summer. These wild alleles may be used to produce late-heading cultivars that do not flower during the high summer temperatures anticipated in the future. As for SOT, two parameters of SOTb (beginning time when the first spikelet opens) and SOTm (median time when 50% of the spikelets open) were recorded and the time differences from Nipponbare were investigated. Two QTLs on chromosomes 5 and 10 and two QTLs on chromosomes 4 and 5 were detected for SOTb and SOTm, respectively. The wild alleles were responsible for early spikelet opening time at all loci. If the wild alleles detected in this study have the same effects in the genetic background of other cultivars, they will be very useful in producing early-flowering rice cultivars that complete fertilization in the morning before the temperature rises.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».