Genetic diversity and association analysis of protein and oil content in food‐grade soybeans from Asia and the United States
Notice bibliographique
Résumé
With 1 figure and 3 tables Abstract Food‐grade soybean has generated tremendous public interests in various soyfoods including tofu, soymilk, natto and edamame because of their nutritional value and health benefits. In this study, genetic diversity and association analysis were performed among 105 food‐grade soybean genotypes using 65 simple sequence repeat (SSR) markers distributed on 20 soybean chromosomes. Based on the SSR marker data, the 105 soybean genotypes were divided into four clusters with six sub‐groups. A negative correlation was obtained between protein and oil content (r = −0.67). Thirteen SSR markers distributed on 11 chromosomes were identified to be significantly associated with oil content (P = 0.001 and R2% = 14.4–43.5) and 19 SSR markers distributed on 14 chromosomes with protein content (P = 0.001, R2% = 14.3–45.6). Twelve of the SSR markers were associated with both protein and oil QTL (quantitative trait loci). Results from this research will be facilitatory for breeders to select parents for crossing and use marker‐assisted selection in food‐grade soybean breeding and to map QTL for protein and oil content in soybean.
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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 | 0,000 | 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 ».