SNP–SNP Interaction Analysis of Soybean Protein Content under Multiple Environments
Notice bibliographique
Résumé
Soybean protein content is a valuable quantitative trait controlled by multiple genes. The epistatic interaction of these genes can increase protein content observably. In this study, we used the multifactor dimensionality reduction method and a soybean high-density genetic map including 5308 markers to identify stable loci controlling protein content in soybean across 23 environments. In total, 31 897 046 single nucleotide polymorphism (SNP) – protein interaction pairs were detected. Among these, 46 stable SNP interaction pair associations with soybean protein content were identified under multiple environments, with 2 and 44 SNP pairs stably detected across four and three environments, respectively. Hot spot regions for interaction pairs were detected on linkage groups Gm17, Gm06, and Gm03, consistent with previous quantitative trait locus mapping. The epistatic effects and contributions of the stable interaction pairs ranged from 0.0008 to 0.5483 and 0.0003 to 0.5126, respectively. Eight SNP epistatic interaction subnets were constructed. Ten candidate genes from these interaction subnets showed a relationship with seed protein storage or amino acid biosynthesis and metabolism. The results of this study provide insights into the genetic architecture of soybean protein content and can serve as a basis for marker-assisted selection breeding.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».