QTL analysis of soft scald in two apple populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The apple (Malus×domestica Borkh.) is one of the world's most widely grown and valuable fruit crops. With demand for apples year round, storability has emerged as an important consideration for apple breeding programs. Soft scald is a cold storage-related disorder that results in sunken, darkened tissue on the fruit surface. Apple breeders are keen to generate new cultivars that do not suffer from soft scald and can thus be marketed year round. Traditional breeding approaches are protracted and labor intensive, and therefore marker-assisted selection (MAS) is a valuable tool for breeders. To advance MAS for storage disorders in apple, we used genotyping-by-sequencing (GBS) to generate high-density genetic maps in two F1 apple populations, which were then used for quantitative trait locus (QTL) mapping of soft scald. In total, 900 million DNA sequence reads were generated, but after several data filtering steps, only 2% of reads were ultimately used to create two genetic maps that included 1918 and 2818 single-nucleotide polymorphisms. Two QTL associated with soft scald were identified in one of the bi-parental populations originating from parent 11W-12-11, an advanced breeding line. This study demonstrates the utility of next-generation DNA sequencing technologies for QTL mapping in F1 populations, and provides a basis for the advancement of MAS to improve storability of apples.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle