Identification of quantitative trait loci associated with oil content and development of near isogenic lines for stable <i>qOC-A10</i> in <i>Brasscia napus</i> L.
Notice bibliographique
Résumé
Seed oil content is a key seed quality trait determining the economic value of rapeseed (Brassica napus L.). However, it is a complex quantitative trait controlled by multiple genes. To this point, its genetic mechanism in rapeseed remains to be revealed. In the present study, we separately identified the quantitative trait loci (QTL) controlling seed oil content of B. napus using three generations of recombinant inbred line (RIL) populations (F4:5, F5:6, and F6:7) derived from a cross of two contrasting parents (M201, a high-oil parent, and M202, a low-oil parent) in four trials. The results indicated that the additive effects may be the primary factors contributing to the variation in seed oil content in B. napus. A total of 15 QTL for seed oil content were mapped. Two of them, namely qOC-A9-3 and qOC-A10, were consistently detected across two and all four environments, respectively. Meanwhile, qOC-A10 showed a large effect on phenotypic variation in seed oil content. The stability and significance of qOC-A10 was also validated in the near isogenic lines (NILs-qOC-A10) developed from the RIL population (F4:5) using marker-assisted selection. The qOC-A10 is of particular interest for further fine mapping and map-based cloning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».