Exploration of genetic selection in rice leaf length and width
Notice bibliographique
Résumé
Leaf length and width are two of the most important components of rice (Oryza sativa L.) plant architecture and directly contribute to yield. The genetic effects of leaf length and width are controlled by quantitative trait loci (QTLs). In this study, a double haploid (DH) population derived from a cross of O. sativa subsp. japonica cultivar ‘Maybelle’ and subsp. indica cultivar ‘Baiyeqiu’ (‘BYQ’) was used to determine genetic effects on leaf length and width. Analysis of phenotypic effects indicated that all of the detected traits exhibited continuous, transgressive distributions in the DH population. Correlation analysis revealed a strong association between the two adjacent leaves for the same trait. A total of 25 QTLs within 17 genetic intervals distributed on chromosomes 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, and 12 were detected for rice leaf length and width, with likelihood of odds values that ranged from 2.75 to 10.62. Among these loci, two major QTLs, which were located in the intervals RM3262–RM3452 and RM16432–RM7472, played very important roles in regulating leaf length and width, respectively. Diversity analysis of the two major QTLs revealed that the genetic interval RM16432–RM7472 should be an optimal target for rice breeding programs, and may inspire new research efforts.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».