Identification of Nitrogen Use Efficiency Genes in Barley: Searching for QTLs Controlling Complex Physiological Traits
Notice bibliographique
Résumé
Over the past half century, the use of nitrogen (N) fertilizers has markedly increased crop yields, but with considerable negative effects on the environment and human health. Consequently, there has been a strong push to reduce the amount of N fertilizer used by maximizing the nitrogen use efficiency (NUE) of crops. One approach would be to use classical genetics to improve the NUE of a crop plant. This involves both conventional breeding and quantitative trait loci (QTL) mapping in combination with marker-assisted selection (MAS) to track key regions of the chromosome that segregate for NUE. To achieve this goal, one of initial steps is to characterize the NUE-associated genes, then use the profiles of specific genes to combine plant physiology and genetics to improve plant performance. In this study, on the basis of genetic homology and expression analysis, barley candidate genes from a variety of families that exhibited potential roles in enhancing NUE were identified and mapped. We then performed an analysis of QTLs associated with NUE in field trials and further analyzed their map-location data to narrow the search for these candidate genes. These results provide a novel insight on the identification of NUE genes and for the future prospects, will lead to a more thorough understanding of physiological significances of the diverse gene families that may be associated with NUE in barley.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».