An Evaluation of<i>Arabidopsis thaliana</i>Hybrid Traits and Their Genetic Control
Notice bibliographique
Résumé
Heterosis is an important phenomenon in agriculture. However, heterosis often greatly varies among hybrids and among traits. To investigate heterosis across a large number of traits and numerous genotypes, we evaluated 12 life history traits on parents and hybrids derived from five Arabidopsis thaliana ecotypes (Col, Ler-0, Cvi, Ws, and C24) by using a complete diallel analysis containing 20 hybrids. Parental contributions to heterosis were hybrid and trait specific with a few reciprocal differences. Most notably, C24 generated hybrids with flowering time, biomass, and reproductive traits that often exceeded high-parent values. However, reproductive traits of C24 and Col hybrids and flowering time traits of C24 and Ler hybrids had no heterosis. We investigated whether allelic variation at flowering time genes FRIGIDA (FRI) and FLOWERING LOCUS C (FLC) could explain the genotype- and trait-specific contribution of C24 to hybrid traits. We evaluated both Col and Ler lines introgressed with various FRI and FLC alleles and hybrids between these lines and C24. Hybrids with functional FLC differed from hybrids with nonfunctional FLC for 21 of the 24 hybrid-trait combinations. In most crosses, heterosis was fully or partially explained by FRI and FLC. Our results describe the genetic diversity for heterosis within a sample of A. thaliana ecotypes and show that FRI and FLC are major factors that contribute to heterosis in a genotype and trait specific fashion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».