Development of a wide population of chromosome single-segment substitution lines in the genetic background of an elite cultivar of rice (<i>Oryza sativa</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
Naturally occurring allelic variations underlying complex traits are useful resources for the functional analysis of plant genes. To facilitate the genetic analysis of complex traits and the use of marker-assisted breeding in rice, we developed a wide population consisting of 217 chromosome single-segment substitution lines (SSSLs) using Oryza sativa L. 'Hua-Jing-Xian74' (HJX74), an elite Indica cultivar, as recipient, and 6 other accessions, including 2 Indica and 4 Japonica, as donors. Each SSSL contains a single substituted chromosome segment derived from 1 of the 6 donors in the genetic background of HJX74. The total size of the substituted segments in the SSSL population was 4695.0 cM, which was 3.1 times that of rice genome. To evaluate the potential application of these SSSLs for quantitative trait loci detection, phenotypic variations of the quantitative traits of days to heading and grain length in the population consisting of 210 SSSLs were observed under natural environmental conditions. The results demonstrated that there was a wide range of phenotypic variation in the traits in the SSSL population. These genetic materials will be powerful tools to dissect complex traits into a set of monogenic loci and to assign phenotypic values to different alleles at the locus of interest.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».