Marker-assisted breeding of a durum wheat cultivar for γ-gliadin and LMW-glutenin proteins affecting pasta quality
Notice bibliographique
Résumé
The pasta quality of durum wheat is one of the most important properties for the industry and consumers. Therefore, breeding for improved grain quality without yield penalties, using modern breeding methods, has been a primary objective in durum wheat breeding programs in recent years. In this study, 2 important gene regions that encode pasta-quality associated proteins (/gamma-gliadin 45 and LMW-2 glutenin) were transferred to a registered Turkish durum wheat variety, Sarıçanak-98, from a high-quality Canadian durum wheat cultivar, Kyle, through a marker-assisted backcross breeding method. Each of the F1 and backcross (BC) plants were backcrossed 4 times to the recurrent parent, and the backcrossed plants carrying the targeted gene regions in all generations were selected by marker-assisted selection (MAS). DNA markers in combination with A-PAGE were used for tracking the introgression of the targeted gene regions. Transfer of Gli-B1 locus encoding /gamma-gliadin 45 and Glu-B3 locus encoding LMW-2 glutenin to the wheat variety Sarıçanak-98 led to a considerable increase in protein content and gluten quality.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».