Markers associated with stalk number and suckering in sugarcane colocate with tillering and rhizomatousness QTLs in sorghum
Notice bibliographique
Résumé
Two important factors influencing sugar yield, the primary focus of sugarcane plant breeding programs, are stalk number and suckering. Molecular markers linked to both of these traits are sought to assist in the identification of high sugar yield, high stalk number, low-suckering sugarcane clones. In this preliminary mapping study, 108 progeny from a biparental cross involving two elite Australian sugarcane clones were evaluated at two sites for two years for both stalk number and suckering. A total of 258 DNA markers, including both restriction fragment length polymorphisms (RFLPs) and radio-labelled amplified fragments (RAFs), were scored and evaluated using single-factor analysis. Sixteen (7 RFLPs and 9 RAFs) and 14 (6 RFLPs and 8 RAFs) markers were identified that were significantly associated (P < 0.01) with stalk number and suckering, respectively, across both years and sites. The seven and six RFLP markers associated with stalk number and suckering, respectively, were generated by eight different RFLP probes, of which seven had been mapped in sorghum and (or) sugarcane. Of significant interest was the observation that all seven RFLP probes could be shown to be located within or near QTLs associated with tillering and rhizomatousness in sorghum. This observation highlights the usefulness of comparative mapping between sorghum and sugarcane and suggests that the identification of useful markers for stalk number and suckering in sugarcane would be facilitated by focussing on sorghum QTLs associated with related traits.
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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 ».