Mapping quantitative trait loci for water uptake in a recombinant inbred line population of natto soybean
Notice bibliographique
Résumé
Molnar, S. J., Charette, M. and Cober, E. R. 2012. Mapping quantitative trait loci for water uptake in a recombinant inbred line population of natto soybean. Can. J. Plant Sci. 92: 257–266. Small-seeded natto soybeans are soaked in the first step of producing natto. Water uptake traits play a role in the quality of the end product. The objectives of the current study were to use a recombinant inbred line (RIL) mapping population contrasting for water uptake traits to develop its molecular marker recombination map, and to use quantitative trait locus (QTL) analysis to characterize the genetics of water uptake and identify molecular markers for marker assisted breeding. A RIL population (AC Colibri×OT91-3) was tested for multiple years at Ottawa, Ontario, Canada. Two water uptake parameters (a16 and b) were estimated by fitting a curve for an exponential rise to a maximum. Both parameters were affected by year, genotype and the interaction effects. Seed yield, seed composition and agronomic traits were also measured. Simple sequence repeat (SSR) markers were used to genotype the population and develop a recombination map. QTL analysis identified two QTL for a16 on molecular linkage groups (MLG) D2 and E and three QTL for b on A2, J and M. Three of these QTL map to similar intervals as known QTL for seed weight, seed yield and seed fill in diverse populations. The fourth may correspond with a known QTL for water absorbability during germination and the fifth maps at or near known flowering time and maturity QTL.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».