Identification of quantitative trait loci for seedling root traits from Tibetan semi-wild wheat (<i>Triticum aestivum</i> subsp. <i>tibetanum</i>)
Notice bibliographique
Résumé
As a primitive hexaploid wheat resource distributed only in Tibet, Tibetan semi-wild wheat (Triticum aestivum subsp. tibetanum Shao) possesses unique characteristics that could be exploited in wheat breeding programs. Its good root system could offer a stable platform for above-ground components. To detect possible excellent locus for root traits from Tibetan semi-wild wheat, we identified QTLs for root traits using a recombinant inbred line population derived from a cross between Tibetan semi-wild wheat Q1028 and Zhengmai 9023. A total of 15 QTLs on eight chromosomes were detected, including four major QTLs, QMrl.sau-7B, QTrl.sau-4B, QAd.sau-7A, and QSa.sau-4B. The phenotypic variation explained by each of these QTLs ranges from 5.67% to 16.68%. Positive alleles of six QTLs were derived from Q1028. Several novel QTLs for root traits were identified. In addition, significant correlations were detected amongst root traits and agronomic traits. Taken together, these results suggest that Tibetan semi-wild wheat and the newly identified novel QTLs could be useful in future breeding programs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».