Mapping of QTLs Controlling Grain Shape and Populations Construction Derived from Related Residual Heterozygous Lines in Rice
Notice bibliographique
Résumé
Grain shape is usually characterized by grain length (GL), grain width (GW), grain thickness (GT) and length to width ratio (LWR), and controlled by quantitative trait locus (QTL). In this paper, QTL analysis was performed using an F2 population and an F8 recombinant inbred line (RIL) population from a cross Xiang743/Katy. A total of 38 QTLs for grain shape were detected and eight of them were repeatedly identified in both populations. Seven for GL, five for GW, five for GT, and eight for LWR were detected in F2 population, explaining totally phenotypic variance of 94.51%, 61.52%, 54.33% and 91.84%, respectively. Five for GL, three for GW, and five for LWR were detected in RILpopulation, explaining totally phenotypic variance of 39.83%, 37.52% and 36.71%, respectively. Many QTLs were located in similar intervals, contributing to complicated trait correlation. A few QTLs were mapped in intervals coincided with previously cloned genes associated with grain size. Two residual heterozygous lines (RHLs) were selected out on the basis of newly identified loci, populations derived from RHLs were constructed for fine mapping QTLs associated with grain shape.
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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 | 0,001 |
| 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 ».