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Enregistrement W2555444203 · doi:10.1371/journal.pone.0166873

Quantitative Trait Locus Analysis of Late Leaf Spot Resistance and Plant-Type-Related Traits in Cultivated Peanut (Arachis hypogaea L.) under Multi-Environments

2016· article· en· W2555444203 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePeanut Plant Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesChinese Academy of Agricultural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQuantitative trait locusBiologyArachis hypogaeaLeaf spotPopulationTraitLocus (genetics)Plant disease resistanceHorticultureBotanyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Late leaf spot (LLS) is one of the most serious foliar diseases affecting peanut worldwide leading to huge yield loss. To understand the genetic basis of LLS and assist breeding in the future, we conducted quantitative trait locus (QTL) analysis for LLS and three plant-type-related traits including height of main stem (HMS), length of the longest branch (LLB) and total number of branches (TNB). Significant negative correlations were observed between LLS and the plant-type-related traits in multi-environments of a RIL population from the cross Zhonghua 5 and ICGV 86699. A total of 20 QTLs were identified for LLS, of which two QTLs were identified in multi-environments and six QTLs with phenotypic variation explained (PVE) more than 10%. Ten, seven, fifteen QTLs were identified for HMS, LLB and TNB, respectively. Of these, one, one, two consensus QTLs and three, two, three major QTLs were detected for HMS, LLB and TNB, respectively. Of all 52 unconditional QTLs for LLS and plant-type-related traits, 10 QTLs were clustered in five genetic regions, of which three clusters including five robust major QTLs overlapped between LLS and one of the plant-type-related traits, providing evidence that the correlation could be genetically constrained. On the other hand, conditional mapping revealed different numbers and different extent of additive effects of QTLs for LLS conditioned on three plant-type-related traits (HMS, LLB and TNB), which improved our understanding of interrelationship between LLS and plant-type-related traits at the QTL level. Furthermore, two QTLs, qLLSB6-7 and qLLSB1 for LLS resistance, were identified residing in two clusters of NB-LRR-encoding genes. This study not only provided new favorable QTLs for fine-mapping, but also suggested that the relationship between LLS and plant-type-related traits of HMS, LLB and TNB should be considered while breeding for improved LLS resistance in peanut.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,170 · 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