Quantitative trait locus analysis of seed germination, seedling vigour and seedling‐regulated hormones in <i>Brassica napus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Good germination and seedling vigour are major breeding targets in winter oilseed rape (Brassica napus), because seedling vigour and prewinter crop establishment are closely associated with postwinter growth and yield. Here, we identified quantitative trait loci (QTL) related to germination, seedling vigour and seedling‐regulated hormones in a doubled haploid (DH) mapping population from a cross between winter oilseed rape parents with high vigour (Express 617) and low vigour (1012‐98). By phenotyping in a climate‐controlled glasshouse, we identified a total of 13 QTL on nine chromosomes for germination and seedling‐related traits at 7 and 14 days after sowing (DAS), explaining up to 11.2% of the phenotypic variation for seedling vigour. Forty‐seven metabolic QTL on 15 chromosomes were identified for auxin, abscisic acid (ABA) and dihydrophaseic acid (DPA) at 5 and 12 DAS, explaining up to 49.4% of phenotypic variation in seedling hormone composition. Multitrait QTL hot spots contribute to our understanding of the genetics and metabolomics of germination and seeding vigour in B. napus, and represent potential targets to breed high‐vigour cultivars.
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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 | 0,000 |
| 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 ».