Identification QTLs Controlling Genes for Se Uptake in Lentil Seeds
Notice bibliographique
Résumé
Lentil (Lens culinaris Medik.) is an excellent source of protein and carbohydrates and is also rich in essential trace elements for the human diet. Selenium (Se) is an essential micronutrient for human health and nutrition, providing protection against several diseases and regulating important biological systems. Dietary intake of 55 μg of Se per day is recommended for adults, with inadequate Se intake causing significant health problems. The objective of this study was to identify and map quantitative trait loci (QTL) of genes controlling Se accumulation in lentil seeds using a population of 96 recombinant inbred lines (RILs) developed from the cross "PI 320937" × "Eston" grown in three different environments for two years (2012 and 2013). Se concentration in seed varied between 119 and 883 μg/kg. A linkage map consisting of 1,784 markers (4 SSRs, and 1,780 SNPs) was developed. The map spanned a total length of 4,060.6 cM, consisting of 7 linkage groups (LGs) with an average distance of 2.3 cM between adjacent markers. Four QTL regions and 36 putative QTL markers, with LOD scores ranging from 3.00 to 4.97, distributed across two linkage groups (LG2 and LG5) were associated with seed Se concentration, explaining 6.3-16.9% of the phenotypic variation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».