Identification of quantitative trait loci for cadmium accumulation and distribution in rice (<i>Oryza sativa</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Cadmium (Cd) poses a serious risk to human health due to its biological concentration through the food chain. To date, information on genetic and molecular mechanisms of Cd accumulation and distribution in rice remains to be elucidated. We developed an independent F7 RIL population derived from a cross between two japonica cultivars with contrasting Cd levels, 'Suwon490' and 'SNU-SG1', for QTLs identification of Cd accumulation and distribution. 'Suwon490' accumulated five times higher Cd in grain than 'SNU-SG1'. Large genotypic variations in Cd accumulation (17-fold) and concentration (12-fold) in grain were found among RILs. Significant positive correlations between Cd accumulation in grain with shoot Cd accumulation and shoot to grain distribution ratio of Cd signify that both shoot Cd accumulation and shoot to grain Cd distribution regulate Cd accumulation in japonica rice grain. A total of five main effect QTLs (scc10 for shoot Cd accumulation; gcc3, gcc9, gcc11 for grain Cd accumulation; and sgr5 for shoot to grain distribution ratio) were detected in chromosomes 10, 3, 9, 11, and 5, respectively. Of these, the novel potential QTL sgr5 has the strongest effect on shoot to grain Cd distribution. In addition, two digenic epistatic interaction QTLs were identified, suggesting the substantial contribution of nonallelic genes in genetic control of these Cd-related traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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)
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 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 ».