QTL Analysis of Low Temperature Induced Browning in Soybean Seed Coats
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
Exposure of soybean [Glycine max (L.) Merr.] to chilling temperatures at flowering stage induces browning around the hilum of the seed coats. The brown pigmentation spoils the external appearance of soybean seeds and reduces their commercial value. Our previous studies revealed that pigmentation was controlled by a few major genes, and one of the genes is closely associated with a maturity gene. This study was conducted to further investigate inheritance of pigmentation using DNA markers. Fifty-eight F(2) plants derived from a cross between a tolerant cv. Koganejiro and a sensitive cv. Kitakomachi were exposed to 15 degrees C for 2 weeks beginning 8 days after anthesis. Genotypes of 522 genetic markers were determined using the F(2) plants. Composite interval mapping revealed 5 quantitative trait loci (QTLs) for pigmentation, pig1 to pig5 (pig1 in molecular linkage group A2 [MLG A2], pig2 in MLG B1, pig3 in MLG C2, pig4 in molecular linkage group (MLG), and pig5 in MLG N) and 4 QTLs for flowering date, fd1 to fd4 (fd1 in MLG C1, fd2 in MLG C2, fd3 in MLG J, and fd4 in MLG L). Based on the relative location with markers, fd2 and fd4 probably correspond to E1 and E3, respectively. pig3 and fd2 were found at a similar position, and logarithm of odds (LOD) score plots for pigmentation and flowering date almost overlapped around this region. Considering the fact that pig3 had the most intense effects on pigmentation, E1 is presumed to be the maturity gene that profoundly affects pigmentation. Further, E3 has a small effect on pigmentation in accordance with the previous reports. These results support the idea that soybean maturity genes control low temperature-induced pigmentation with various intensities specific to each maturity gene. QTLs for seed coat pigmentation with small or no impact on maturity identified in this study may be useful in breeding for chilling tolerance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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