Construction of a genetic linkage map and QTL analysis of erucic acid content and glucosinolate components in yellow mustard (Sinapis alba L.)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Yellow mustard (Sinapis alba L.) is an important condiment crop for the spice trade in the world. It has lagged behind oilseed Brassica species in molecular marker development and application. Intron length polymorphism (ILP) markers are highly polymorphic, co-dominant and cost-effective. The cross-species applicability of ILP markers from Brassica species and Arabidopsis makes them possible to be used for genetic linkage mapping and further QTL analysis of agronomic traits in yellow mustard. RESULTS: A total of 250 ILP and 14 SSR markers were mapped on 12 linkage groups and designated as Sal01-12 in yellow mustard. The constructed map covered a total genetic length of 890.4 cM with an average marker interval of 3.3 cM. The QTL for erucic content co-localized with the fatty acid elongase 1 (FAE1) gene on Sal03. The self-(in)compatibility gene was assigned to Sal08. The 4-hydroxybenzyl, 3-indolylmethyl and 4-hydroxy-3-indolylmethyl glucosinolate contents were each controlled by one major QTL, all of which were located on Sal02. Two QTLs, accounting for the respective 20.4% and 19.2% of the total variation of 2-hydroxy-3-butenyl glucosinolate content, were identified and mapped to Sal02 and Sal11. Comparative synteny analysis revealed that yellow mustard was phylogenetically related to Arabidopsis thaliana and had undergone extensive chromosomal rearrangements during speciation. CONCLUSION: The linkage map based on ILP and SSR markers was constructed and used for QTL analysis of seed quality traits in yellow mustard. The markers tightly linked with the genes for different glucosinolate components will be used for marker-assisted selection and map-based cloning. The ILP markers and linkage map provide useful molecular tools for yellow mustard breeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».