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Enregistrement W2594343316 · doi:10.1071/cp16252

Association analysis of molecular markers with traits under drought stress in safflower

2017· article· en· W2594343316 sur OpenAlexaff
Fatemeh Ebrahimi, Mohammad Mahdi Majidi, Ahmad Arzani, Ghasem Mohammadi‐Nejad

Notice bibliographique

RevueCrop and Pasture Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensCanadian Council on International Law
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCarthamusAmplified fragment length polymorphismQuantitative trait locusDrought stressAgronomyBotanyHorticulturePopulationGenetic diversityGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was performed to identify marker loci associated with important agronomic traits and oil content under two moisture conditions and find stable associations in test environments in a worldwide collection of safflower (Carthamus tinctorius L.). Association analysis was conducted between eight important traits and 341 polymorphic AFLP markers produced by 10 primer combinations (EcoRI/MseI) in 100 safflower genotypes. The results of population structure analysis identified three main subpopulations possessing significant genetic differences revealed by analysis of molecular variance. Association analysis explained the highest percentage of trait variation for seed yield (38%) under drought-stress conditions and number of seeds per capitulum (27.75%) under normal conditions. Four markers (M51/E41-6, M51/E41-4, M61/E40-6 and M62/E40-17) in drought-stress conditions and two markers (M62/E40-35 and M47/E37-13) in normal conditions were simultaneously associated with seed and oil yield. The markers stably associated with traits in all test environments included M62/E40-35 with seed yield in normal conditions, M62/E40-17 with seed yield in drought stress conditions, and M62/E41-11 with oil yield in drought-stress conditions. Significant relationships were identified between oil content and three markers (M61/E40-6, M47/E37-8 and M51/E32-9) under drought-stress conditions, and three markers (M61/E2-2, M61/E40-6 and M51/E41-12) under normal conditions. Among them, M51/E32-9 and M61/E2-2 markers showed stable association with oil content under drought-stress and normal conditions, respectively. Detected markers would be useful in marker-assisted breeding programs for safflower improvement in arid and semi-arid area.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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