Correlation analysis and QTL mapping of osmotic potential in <i>japonica</i> rice under upland and lowland conditions
Notice bibliographique
Résumé
Mu, P. and Li, Z. 2013. Correlation analysis and QTL mapping of osmotic potential in japonica rice under upland and lowland conditions. Can. J. Plant Sci. 93: 785–792. In order to reveal the genetic basis of differences in osmotic potential (OP) of japonica rice under various water regimes, a recombinant inbreed line (RIL) population including 120 plants derived from a cross between an upland japonica rice IRAT109 and a paddy japonica rice Yuefu was used in this study. A complete genetic linkage map with 201 simple sequence repeat (SSR) molecular markers was constructed. Osmotic potentials of the RIL population and their parents were measured pre-dawn and at mid-day under lowland (no soil water stress) and upland (soil water stress) conditions. Significant correlations between osmotic difference (ODl) and (ODu) and index of drought resistance (IDR, based on relative yield in upland and lowland treatments) was found under lowland and upland conditions. Quantitative trait loci (QTL) associated with osmotic potentials and osmotic differences under lowland and upland conditions were detected by using the software QTL MAPPER version 2.0. Twelve additive QTL and 10 pairs of epistatic QTL for OP and OD were detected. Three additive QTL and a pair of epitatic QTL for IDR were also obtained. There were more Q×E QTL and epistatic QTLs under upland conditions than under lowland conditions, indicating that the genetic pattern was more complex under upland conditions than under lowland conditions. Two QTL near RM493–RM1287 on chromosome 1 and RM332–RM1124 on chromosome 11 were found to have a high general contribution of over 10% and may be the key QTL controlling osmotic potential. These results reveal that osmotic potential is a quantitative trait controlled by both additive and epistatic QTL, which are mainly distributed on chromosomes 1, 2, 8 and 9.
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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 | 0,000 | 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 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 ».