Genetic connection between cell-wall composition and grain yield via parallel QTL analysis in indica and japonica subspecies
Notice bibliographique
Résumé
Grain yield is a complicated trait, which is highly associated with biomass productivity. The cell wall is a central element of biomass, and its biogenesis contributes to plant architecture and development. However, the genetic link between cell-wall property and grain yield is largely unclear. Here, we report on identification of quantitative trait loci (QTLs) for grain yield-related traits and cell-wall composition with a set of chromosomal segment substitution lines (CSSLs) that were generated by using 9311, an indica cultivar as donor, and Nipponbare, a japonica cultivar as recipient. Nipponbare and 9311 showed significant differences in grain yield-related traits and cell-wall composition. Genotyping with molecular markers, 125 lines covering 95.6% of the whole genome of 9311 were employed for phenotypic and chemical examinations. Thirty-seven QTLs for grain yield-related traits and nineteen QTLs for cell-wall composition have been identified. In addition to correlation analysis, we found overlapped and closely linked QTLs for two sets of traits. Fine-mapping further narrowed a QTL for cellulose content together with HD17, a known QTL for heading date and grain yield, suggesting that plants may regulate cell wall biogenesis and grain yield via related means. Our study provided genetic clues for cloning QTLs for both complicated traits.
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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 | 0,001 | 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 ».