Genetic linkage mapping for molecular dissection of chilling requirement and budbreak in apricot (<i>Prunus armeniaca</i>L.)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 découle