Quantitative Trait Loci Affecting Oil Content, Oil Composition, and Other Agronomically Important Traits in Oat
Notice bibliographique
Résumé
Groat oil content and composition are important determinants of oat ( Avena sativa L.) quality. We investigated these traits in a population of 146 recombinant inbred lines from a cross between ‘Dal’ (high oil) and ‘Exeter’ (low oil). A linkage map consisting of 475 Diversity Arrays Technology (DArT) markers spanning 1271.8 cM across 40 linkage groups was constructed. Quantitative trait locus (QTL) analysis for groat oil content and composition was conducted using grain samples grown at Aberdeen, ID, in 1997. Quantitative trait locus analysis for multiple agronomic traits was also conducted using data collected from hill plots and field plots in Ottawa, ON, in 2010. Using simple and composite interval mapping methods, QTLs for oil content, palmitic acid (16:0), stearic acid (18:0), oleic acid (18:1), linoleic acid (18:2), and linolenic acid (18:3) were identified. Two of the loci associated with oil content were associated with all of the fatty acids examined in this study, and most oil‐related QTL showed similar patterns of effect on the fatty acid profile. These results suggest the presence of pleiotropic effects on oil‐related traits through influences at specific nodes of the oil synthesis pathway. In addition, 12 QTL‐associated markers (likely representing nine unique regions) were associated with plant height, heading date, lodging, and protein content.
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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 | 0,001 |
| 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 ».