Quantitative trait loci for soil‐penetrating ability of roots in durum wheat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing root penetration (RP) ability into hard soil is important to improve drought resistance in durum wheat. Traits related to RP ability were evaluated in 110 recombinant inbred lines (RILs) derived from a cross between ‘Jennah Khetifa’ and ‘Cham1’ using paraffin‐Vaseline (PV) discs. QTL analyses were made for the number of roots penetrating the PV disc (PVRN), total number of seminal and crown roots (TRN), RP index (PVRN/TRN) and root dry weight (DW). ‘Jennah Khetifa’ had higher PVRN, RP index and root DW values than ‘Cham1’, and the RILs showed significant differences for these traits. Two closely‐linked markers, Xgwm617a and Xgwm427b, on the long arm of chromosome 6A were associated with PVRN and RP index. For root DW, a QTL was linked to marker Xgwm11 on chromosome 1B. Alleles of ‘Jennah Khetifa’ were associated with increased PVRN, RP index and root DW. No QTL was detected for TRN in this mapping population. The absence of co‐located QTLs suggested that RP ability was controlled separately from TRN and root DW. Although the population size and number of replications were small, this study helps in understanding the complexity of root growth and the potential of marker‐assisted selection for selecting genotypes with high RP ability in durum wheat populations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».