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Enregistrement W2587908392 · doi:10.1139/cjps2011-098

Genetic overlap of QTL associated with low-temperature tolerance at germination and seedling stage using BILs in soybean

2012· article· en· W2587908392 sur OpenAlexaboutno aff
Wenbo Zhang, Hongwei� Jiang, Pengcheng Qiu, Chunyan Liu, Feilong Chen, Dawei Xin, Candong Li, Guohua Hu, Qingshan Chen

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingGerminationBackcrossingIntrogressionCultivarBiologyImbibitionHorticultureBreedAgronomyStage (stratigraphy)Animal scienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zhang, W.-B., Jiang, H.-W., Qiu, P.-C., Liu, C.-Y., Chen, F.-L., Xin, D.-W., Li, C.-D., Hu, G.-H. and Chen, Q.-S. 2012. Genetic overlap of QTL associated with low-temperature tolerance at germination and seedling stage using BILs in soybean. Can. J. Plant Sci. 92: 1381-1388. Low temperature is one of the critical environmental factors that limit agricultural production worldwide. In northeast China soybean frequently suffers low temperature stress, especially at germination stage and seedling stage. The most effective way to solve this problem is to breed cultivars with low-temperature tolerance. A set of advanced backcross introgression lines was constructed with Hongfeng 11 as recurrent parent, which was a local variety in Heilongjiang province, and Harosoy as donor parent, which was introduced from Canada. Their BC2F4 lines were screened in low-temperature condition at the two stages, and 41 transgressive lines were selected out at germination stage and 45 lines at seedling stage. Sixty-four and fifty-one pairs of simple sequence repeat primers with fine polymorphism were used for genotyping the selected population and random population at the two stages, respectively. Related quantitative trait loci (QTL) were obtained by chi-test and ANOVA analysis with genotypic and phenotypic data. Finally, 25 QTL at germination stage and 13 QTL at seedling stage were mapped. Among them, 10 QTL overlapped between two stages, which showed a partial genetic crossover on low-temperature tolerance stages in soybean. This would play an important role in marker-assisted selection for breeding elite variety with low-temperature tolerance at both stages.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,075 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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