Improving rice grain length through updating the GS3 locus of an elite variety Kongyu 131
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional crop breeding has made significant achievement meet food needs worldwide. However, the way has some inevitable problems including time-consuming, laborious, low predictability and reproducibility. In this study, we updated the GRAIN SIZE 3 (GS3) locus to improve the grain length of a major cultivate variety of Kongyu 131 at Heilongjiang Province, the northernmost region of China. High-resolution melting (HRM) analysis is used for single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping. RESULTS: The improved line introgressed about 117 kb segment including gs3 allele from donor GKBR by using five SNP markers designed within and without GS3 locus, and the background recovery ratio of the recurrent parent genome is about 99.55% that are detected by 219 SNP markers evenly distributed on the 12 chromosomes. The field trial indicates that grain length, 100-grain weight and total grain weight per plant of the improved line raised by 12.05%, 16.30% and 4.47%, respectively, compared with Kongyu 131. CONCLUSIONS: This result demonstrates that update the GS3 locus is a feasible and efficient and accurate way can be applied to improve grain size of rice.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».