The development and use of a molecular model for soybean maturity groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Achieving appropriate maturity in a target environment is essential to maximizing crop yield potential. In soybean [Glycine max (L.) Merr.], the time to maturity is largely dependent on developmental response to dark periods. Once the critical photoperiod is reached, flowering is initiated and reproductive development proceeds. Therefore, soybean adaptation has been attributed to genetic changes and natural or artificial selection to optimize plant development in specific, narrow latitudinal ranges. In North America, these regions have been classified into twelve maturity groups (MG), with lower MG being shorter season than higher MG. Growing soybean lines not adapted to a particular environment typically results in poor growth and significant yield reductions. The objective of this study was to develop a molecular model for soybean maturity based on the alleles underlying the major maturity loci: E1, E2, and E3. RESULTS: We determined the allelic variation and diversity of the E maturity genes in a large collection of soybean landraces, North American ancestors, Chinese cultivars, North American cultivars or expired Plant Variety Protection lines, and private-company lines. The E gene status of accessions in the USDA Soybean Germplasm Collection with SoySNP50K Beadchip data was also predicted. We determined the E allelic combinations needed to adapt soybean to different MGs in the United States (US) and discovered a strong signal of selection for E genotypes released in North America, particularly the US and Canada. CONCLUSIONS: The E gene maturity model proposed will enable plant breeders to more effectively transfer traits into different MGs and increase the overall efficiency of soybean breeding in the US and Canada. The powerful yet simple selection strategy for increasing soybean breeding efficiency can be used alone or to directly enhance genomic prediction/selection schemes. The results also revealed previously unrecognized aspects of artificial selection in soybean imposed by soybean breeders based on geography that highlights the need for plant breeding that is optimized for specific environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».