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Enregistrement W2793780753 · doi:10.1007/s11032-018-0789-y

Genetic analysis and QTL mapping of the seed hardness trait in a black common bean (Phaseolus vulgaris) recombinant inbred line (RIL) population

2018· article· en· W2793780753 sur OpenAlexafffundabout
K. S. Sandhu, Frank M. You, R. L. Conner, Parthiba Balasubramanian, Anfu Hou

Notice bibliographique

RevueMolecular Breeding · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésPhaseolusQuantitative trait locusBiologyTraitPopulationInbred strainRecombinant DNALine (geometry)Genetic analysisAgronomyGeneticsGeneMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

recombinant inbred line (RIL) population was derived from a cross between the hard and soft seeded black bean parents (H68-4 and BK04-001). Eighty-five RILs and the parental lines were grown at two locations in southern Manitoba during years 2014-2016. Seed samples were harvested manually at maturity to test for seed hardness traits. The hydration capacity and stone seed count were estimated by soaking the seeds overnight at room temperature following AACC method 56-35.01. Seed samples from 2016 tests were also cooked to determine effect of seed hardness on cooking quality. For mapping of genomic regions contributing to the traits, the RIL population was genotyped using the genotype by sequencing (GBS) approach. The QTL mapping revealed that in addition to the major QTL on chromosome 7 at a genomic location previously reported to affect seed-hydration, two novel QTL with significant effects were also detected on chromosomes 1 and 2. In addition, a major QTL affecting the visual appeal of cooked bean was mapped on chromosome 4. This multi-year-site study shows that despite large environmental effects, seed hardness is an oligo-genic and highly heritable trait, which is inherited independently of the cooking quality scored as visual appeal of cooked beans. The identification of the QTLs and development of SNP markers associated with seed hardness can be applied for common bean variety improvement and genetic exploitation of these traits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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