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Enregistrement W2085006106 · doi:10.4141/cjps08201

Detection of quantitative trait loci for paste viscosity characteristics based on the doubled haploid progeny from a cross between two Chinese wheat varieties

2009· article· en· W2085006106 sur OpenAlexvenueno aff
Lijun Zhao, Kai Zhang, Bian Liu, Jiang Tian

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQuantitative trait locusDoubled haploidyBiologyEpistasisPopulationGeneticsGenetic linkageGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to understand the genetic basis of starch pasting viscosity characteristics (the RVA profile, which is produced by the Rapid Visco Analyser) of wheat grain samples, a doubled haploid (DH) population (Huapei 3 × Yumai 57; Yumai 57 is superior to Huapei 3 for RVA profile parameters) and a linkage map consisting of 324 marker loci were used to search QTL. This program was based on mixed linear models and allowed simultaneous mapping of additive effect QTL, epistatic QTL, and QTL × environment interactions (QE). Mapping analysis produced a total of 35 QTL for 6 RVA profile parameters with a single QTL explaining 0.91-21.34% of phenotypic variations. The 35 QTL were distributed on 15 chromosomes. The QBd-4A had the most significant additive effect, accounting for 21.34% of the phenotypic variance. Two QTL clusters for RVA profile parameters were located on chromosomes 2A and 4A, respectively. The information obtained in this study should be useful for manipulating the QTL for RVA profiles parameters by molecular assisted selection (MAS) in wheat breeding programs.Key words: Doubled haploid population, paste viscosity characteristics, rapid visco analyser, quantitative trait loci, wheat (Triticum aestivum L.)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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