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Enregistrement W2264527597

Seed dormancy in barley (Hordeum vulgare L.): comparative genomics, quantitative trait loci analysis and molecular genetics

2008· article· en· W2264527597 sur OpenAlexaboutno aff
Yumiko Bonnardeaux

Notice bibliographique

RevueUWA Profiles and Research Repository (University of Western Australia) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHordeum vulgareBiologyQuantitative trait locusGenomicsTraitDormancyBotanyGeneticsPoaceaeGenomeGeneGermination
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Truncated abstract] Under prolonged wet and damp conditions, barley grain with low dormancy can germinate precociously, a condition known as preharvest sprouting that causes a number of detrimental effects in grain quality. In particular, preharvest sprouting renders the grain unsuitable for malting. The aim of this study was to take a genomics approach to identify and characterise candidate genes that could be linked to the control of seed dormancy in barley. This thesis developed a bioinformatic strategy that exploited the availability of gene sequences with functional evidence in the model species of Arabidopsis and rice. The bioinformatic strategy integrated phenotypic data (QTL data) and comparative genomics for a targeted approach in identifying candidate genes with a high probability of having a conserved function in cereals. This bioinformatic study identified two candidate genes ERA1 and ABI2 with strong evidence for a role in seed dormancy based on their function in Arabidopsis in abscisic acid (ABA) signal transduction and their co-location to seed dormancy QTLs in Arabidopsis, rice and wheat. In order to establish whether the candidate genes mapped to seed dormancy QTLs in barley, QTL analyses were performed on a double haploid population, not previously studied, developed from a cross between Stirling, a major Australian malting cultivar, and Harrington, a major Canadian malting cultivar. This cross was specifically chosen for this study, as elucidation of chromosomal regions associated with seed dormancy in the background of a malting cultivar would make a significant contribution for the malting industry. '...' Identification of a seed dormancy QTL on the long arm of 3H, in a region syntenic to the wheat chromosome locations of ESTS aligning to the ERA1 and ABI2 genes, laid the foundation for physical and genetic mapping of the candidate genes to investigate whether the genes co-located to the QTL on 3H. Physical mapping of the genes in wheat barley addition lines confirmed their positions on the long arm of 3H. Genetic mapping of the ERA1 gene was performed using a CAPS marker developed in this thesis. The genetic mapping of the ERA1 gene did not place the gene within either of the minor QTLs on 3HL, although segregation distortion may have influenced the map position of this gene. Further investigation is required to resolve the positioning of the ERA1 and ABI2 genes in relation to the 3H seed dormancy QTL. The main outcomes of this study have been 1) identification of candidate genes for further study; 2) identification of QTLs on the long arm of 3H that were previously unknown; 3) demonstration of the potential differences in dormancy that can be achieved through the use of specific gene combinations, highlighting the importance of minor genes and the epistatic interactions that occur between them and; 4) the development of a CAPS marker for the ERA1 gene, which can be used to track the gene in barley breeding programs to observe its association with important agronomic traits. This thesis also pioneered the implementation of several new technologies including multiplex-ready PCR (Hayden et al. 2008) for fluorescence–based SSR genotyping and QTLNetwork (Yang et al. 2008) for statistical analysis of QTLs. Seed dormancy is a complex trait and is likely to involve the interplay of a number of genes that have a role in other developmental and regulatory processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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