A High Density Genetic Map Derived from RAD Sequencing and Its Application in QTL Analysis of Yield-Related Traits in Vigna unguiculata
Notice bibliographique
Résumé
Cowpea [Vigna unguiculata（L.）Walp.], spread widely in the semi-arid tropics, is an annual legume of economic importance. However, high-density genetic maps of cowpea are still in lack. Here, we identified 34,868 SNPs (single nucleotide polymorphisms) that were evenly distributed in the cowpea genome based on the RAD sequencing (restriction-site associated DNA sequencing) technique. Of these SNPs, 17,996 reliable SNPs were allotted to 11 consensus linkage groups (LGs) and were used for genotyping. The length of the genetic map was 1,194.25 cM in total with a mean distance of 0.066 cM/interval locus. The map quality and synteny were compared with the common bean (Phaseolus vulgaris) and the previous cowpea SNP genetic map. Using this map and the F2:3 population, combined with the CIM (composite interval mapping) method, eleven QTLs of yield-related trait were detected on seven LGs (LG4, 5, 6, 7, 9, 10 and 11) in cowpea. These QTLs explained 0.05~17.32% of the total phenotypic variation. Among these, four QTLs were for PL (pod length), four QTLs for TGW (thousand-grain weight), two QTLs for GN (grain number per pod), and one QTL for CL (carpopodium length). Our results will provide a foundation for understanding genes in the cowpea and genus Vigna.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».