Mapping QTLs Controlling Agronomic Traits in the ‘Attila’ × ‘CDC Go’ Spring Wheat Population under Organic Management using 90K SNP Array
Notice bibliographique
Résumé
Our group previously reported five quantitative trait loci (QTL) associated with plant height, test weight, thousand‐kernel weight, and grain protein content in a recombinant inbred line population derived from spring wheat ( Triticum aestivum L.) cultivars ‘Attila’ and ‘CDC Go’, evaluated across three environments (2008–2010) under organic management and genotyped with 579 diversity arrays technology and Rht‐B1 markers. No QTL was identified for flowering time, maturity, grain yield, and number of tillers across all three environments. In the present study, we reanalyzed the same phenotypic data with a subset of 1200 informative single‐nucleotide polymorphic (SNP) markers out of the 90K SNP array and three gene‐specific markers ( Ppd‐D1 , Vrn‐A1 , and Rht‐B1 ) to investigate if high marker density improves QTL detection. Here, five moderate‐ and eleven minor‐effect QTLs were detected across all three organic environments using the new genotypic data, including 13 QTLs that were not previously detected. Up to five QTLs were detected for each trait, except grain protein content, which individually accounted for 5.5 to 18.8% of phenotypic variance. For each trait, the total phenotypic and genetic variance explained by all detected QTLs varied from 9.3 to 39.4 and from 24.6 to 96.8%, respectively, which was much greater than in our previous study. One of the moderate‐effect QTLs on 5A was coincidental for flowering time and maturity and mapped close to the Vrn‐A1 gene, while the second moderate‐effect coincidental QTL on 4B was associated with both plant height and maturity but was 27 cM from the Rht‐B1 gene. Results from this study provide additional information for wheat researchers and organic wheat breeders.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».