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Enregistrement W2123904347 · doi:10.1139/gen-2012-0106

Identification of quantitative trait loci for cadmium accumulation and distribution in rice (<i>Oryza sativa</i>)

2013· article· en· W2123904347 sur OpenAlexvenueno aff
Yong-Feng Yan, Puji Lestari, Kyu-Jong Lee, Moon Young Kim, Suk‐Ha Lee, Byun‐Woo Lee

Notice bibliographique

RevueGenome · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSeoul National University
Mots-clésOryza sativaShootBiologyQuantitative trait locusJaponicaCadmiumJaponica ricePopulationEpistasisPoaceaeEndospermBotanyAgronomyHorticultureGeneticsGeneChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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