Genetic linkage mapping for molecular dissection of chilling requirement and budbreak in apricot (<i>Prunus armeniaca</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
Commercial production of apricot is severely affected by sensitivity to climatic conditions, an adaptive feature essential for cycling between vegetative or floral growth and dormancy. Yield losses are due to late winter or early spring frosts and inhibited vegetative or floral growth caused by unfulfilled chilling requirement (CR). Two apricot cultivars, Perfection and A.1740, were selected for high and low CR, respectively, to develop a mapping population of F1 individuals using a two-way pseudo-testcross mapping strategy. High-density male and female maps were constructed using, respectively, 655 and 592 markers (SSR and AFLP) spanning 550.6 and 454.9 cM with average marker intervals of 0.84 and 0.77 cM. CR was evaluated in two seasons on potted trees forced to break buds after cold treatments ranging from 100 to 900 h. A total of 12 putative CR quantitative trait loci (QTLs) were detected on six linkage groups using composite interval mapping and a simultaneous multiple regression fit. QTL main effects of additive and additive x additive interactions accounted for 58.5% +/- 6.7% and 66.1% +/- 5.8% of the total phenotypic variance in the Perfection and A.1740 maps, respectively. We report two apricot high-density maps and QTLs corresponding to map positions of differentially expressed transcripts and suggested candidate genes controlling CR.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».