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Enregistrement W2344811065 · doi:10.1139/gen-2015-0153

Construction of a genetic linkage map and QTL analysis in bambara groundnut

2016· article· en· W2344811065 sur OpenAlexvenueno aff
Nariman Salih Ahmad, Endah Sri Redjeki, Wai Kuan Ho, Siise Aliyu, Katie Mayes, Festo Massawe, Andrzej Kilian, Sean Mayes

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Higher Education and Scientific Research
Mots-clésQuantitative trait locusBiologyGenetic linkagePopulationDomesticationInclusive composite interval mappingMicrosatellitePhenotypic traitFamily-based QTL mappingHabitGeneticsGene mappingPhenotypeAlleleGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bambara groundnut (Vigna subterranea (L.) Verdc.) is an indigenous underutilized legume that has the potential to improve food security in semi-arid Africa. So far, there are a lack of reports of controlled breeding populations that could be used for variety development and genetic studies. We report here the construction of the first genetic linkage map of bambara groundnut using a F3 population derived from a "narrow" cross between two domesticated landraces (Tiga Nicuru and DipC) with marked divergence in phenotypic traits. The map consists of 238 DArT array and SSR based markers in 21 linkage groups with a total genetic distance of 608.3 cM. In addition, phenotypic traits were evaluated for a quantitative trait loci (QTL) analysis over two generations. A total of 36 significant QTLs were detected for 19 traits. The phenotypic effect explained by a single QTL ranged from 11.6% to 49.9%. Two stable QTLs were mapped for internode length and growth habit. The identified QTLs could be useful for marker-assisted selection in bambara groundnut breeding programmes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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