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Enregistrement W2519016430 · doi:10.1139/gen-2016-0017

Mapping QTLs associated with agronomic and physiological traits under terminal drought and heat stress conditions in wheat (<i>Triticum aestivum</i> L.)

2016· article· en· W2519016430 sur OpenAlexvenueno aff
Sirous Tahmasebi, Bahram Heidari, Hassan Pakniyat, C. Lynne McIntyre

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative trait locusBiologyPopulationAbiotic stressAgronomyEpistasisHeritabilityInbred strainHorticultureGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheat crops frequently experience a combination of abiotic stresses in the field, but most quantitative trait loci (QTL) studies have focused on the identification of QTLs for traits under single stress field conditions. A recombinant inbred line (RIL) population derived from SeriM82 × Babax was used to map QTLs under well-irrigated, heat, drought, and a combination of heat and drought stress conditions in two years. A total of 477 DNA markers were used to construct linkage groups that covered 1619.6 cM of the genome, with an average distance of 3.39 cM between adjacent markers. Moderate to relatively high heritability estimates (0.60-0.70) were observed for plant height (PHE), grain yield (YLD), and grain per square meter (GM2). The most important QTLs for days to heading (DHE), thousand grain weight (TGW), and YLD were detected on chromosomes 1B, 1D-a, and 7D-b. The prominent QTLs related to canopy temperature were on 3B. Results showed that common QTLs for DHE, YLD, and TGW on 7D-b were validated in heat and drought trials. Three QTLs for chlorophyll content in SPAD unit (on 1A/6B), leaf rolling (ROL) (on 3B/4A), and GM2 (on 1B/7D-b) showed significant epistasis × environment interaction. Six heat- or drought-specific QTLs (linked to 7D-acc/cat-10, 1B-agc/cta-9, 1A-aag/cta-8, 4A-acg/cta-3, 1B-aca/caa-3, and 1B-agc/cta-9 for day to maturity (DMA), SPAD, spikelet compactness (SCOM), TGW, GM2, and GM2, respectively) were stable and validated over two years. The major DHE QTL linked to 7D-acc/cat-10, with no QTL × environment (QE) interaction increased TGW and YLD. This QTL (5.68 ≤ LOD ≤ 10.5) explained up to 19.6% variation in YLD in drought, heat, and combined stress trials. This marker as a candidate could be used for verification in other populations and identifying superior allelic variations in wheat cultivars or its wild progenitors to increase the efficiency of selection of high yielding lines adapted to end-season heat and drought stress conditions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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

Citations116
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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