Identification and validation of functional markers in a global rice collection by association mapping
Notice bibliographique
Résumé
Recent results indicate that marker-assisted selection is an effective approach to reduce the cost and to improve the efficacy and accuracy of selection in plant breeding. This study was conducted to identify and validate molecular markers linked to important breeding traits by association mapping. The association was evaluated between 81 molecular markers (STS, SSR, Indel, CAPS, and PCR-based SNP) and 15 morphological traits in a global panel of 100 rice (Oryza sativa) accessions. The population structure analysis identified three main subpopulations. Obvious kinship relationships were also detected between the rice accessions. Association analysis was performed based on the mixed linear model by considering population structure and family relatedness. In addition, the false discovery rate method was used to correct the multiple testing. A total of 47 marker-trait associations were identified, including 22 markers for 14 traits. Among all, the polymorphism at the loci DDR-GL was highly associated with grain characters (grain length, grain width, and length/width ratio). In addition, marker RM3148 was responsible for five important traits simultaneously. Results demonstrated that such informative markers can be very useful for rice breeding programs using marker-assisted selection. Moreover, the diverse populations of rice accessions are a valuable resource for association mapping of morphological traits.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».