Identification of putative QTLs for seedling stage phosphorus starvation response in finger millet (Eleusine coracana L. Gaertn.) by association mapping and cross species synteny analysis
Notice bibliographique
Résumé
A germplasm assembly of 128 finger millet genotypes from 18 countries was evaluated for seedling-stage phosphorus (P) responses by growing them in P sufficient (Psuf) and P deficient (Pdef) treatments. Majority of the genotypes showed adaptive responses to low P condition. Based on phenotype behaviour using the best linear unbiased predictors for each trait, genotypes were classified into, P responsive, low P tolerant and P non-responsive types. Based on the overall phenotype performance under Pdef, 10 genotypes were identified as low P tolerants. The low P tolerant genotypes were characterised by increased shoot and root length and increased root hair induction with longer root hairs under Pdef, than under Psuf. Association mapping of P response traits using mixed linear models revealed four quantitative trait loci (QTLs). Two QTLs (qLRDW.1 and qLRDW.2) for low P response affecting root dry weight explained over 10% phenotypic variation. In silico synteny analysis across grass genomes for these QTLs identified putative candidate genes such as Ser-Thr kinase and transcription factors such as WRKY and basic helix-loop-helix (bHLH). The QTLs for response under Psuf were mapped for traits such as shoot dry weight (qHSDW.1) and root length (qHRL.1). Putative associations of these QTLs over the syntenous regions on the grass genomes revealed proximity to cytochrome P450, phosphate transporter and pectin methylesterase inhibitor (PMEI) genes. This is the first report of the extent of phenotypic variability for P response in finger millet genotypes during seedling-stage, along with the QTLs and putative candidate genes associated with P starvation tolerance.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».