Cloning and Characterization of TaTGW-7A Gene Associated with Grain Weight in Wheat via SLAF-seq-BSA
Notice bibliographique
Résumé
Thousand-grain weight (TGW) of wheat (Triticum aestivum L.) contributes significantly to grain yield. In the present study, a candidate gene associated with TGW was identified through specific-locus amplified fragment sequencing (SLAF-seq) of DNA bulks of recombinant inbred lines (RIL) derived from the cross between Jing 411 and Hongmangchun 21. The gene was located on chromosome 7A, designated as TaTGW-7A with a complete genome sequence and an open reading frame (ORF). A single nucleotide polymorphism (SNP) was present in the first exon between two alleles at TaTGW-7A locus, resulting in a Val to Ala substitution, corresponding to a change from higher to lower TGW. Cleaved amplified polymorphic sequence (CAPS) (TGW7A) and InDel (TG9) markers were developed to discriminate the two alleles TaTGW-7Aa and TaTGW-7Ab for higher and lower TGW, respectively. A major QTL co-segregating with TaTGW-7A explained 21.7–27.1% of phenotypic variance for TGW in the RIL population across five environments. The association of TaTGW-7A with TGW was further validated in a natural population and Chinese mini-core collections. Quantitative real-time PCR revealed higher transcript levels of TaTGW-7Aa than those of TaTGW-7Ab during grain development. High frequencies of the superior allele TaTGW-7Aa for higher TGW in Chinese mini-core collections (65.0%) and 501 wheat varieties (86.0%) indicated a strong and positive selection of this allele in wheat breeding. The molecular markers TGW7A and TG9 can be used for improvement of TGW in breeding programs.
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 | 0,000 | 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 ».