Molecular mapping of soybean seed tocopherols in the cross ‘<scp>OAC</scp> Bayfield’ × ‘<scp>OAC</scp> Shire’
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soybean (Glycine max [L.] Merr.) is cultivated primarily for its protein and oil in the seed. In addition, soybean seeds contain nutraceutical compounds such as tocopherols (vitamin E), which are powerful antioxidants with health benefits. The objective of this study was to identify molecular markers linked to quantitative trait loci (QTL) that affect accumulation of soybean seed tocopherols. A recombinant inbred line (RIL) population derived from the cross ‘OAC Bayfield’ × ‘OAC Shire’ was grown in three locations over 2 years. A total of 151 SSR markers were polymorphic of which a one‐way analysis of variance identified 42 markers whereas composite interval mapping identified 26 markers linked to tocopherol QTL across 17 chromosomes. Individual QTL explained from 7% to 42% of the total phenotypic variation. Significant two‐locus epistatic interactions were identified for a total of 122 combinations in 2009 and 152 in 2010. The multiple‐locus models explained 18.4–72.2% of the total phenotypic variation. The reported QTL may be used in marker‐assisted selection (MAS) to develop high tocopherol soybean cultivars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».