Identification of QTLs Associated with Biological Nitrogen Fixation Traits in Soybean Using a Genotyping‐by‐Sequencing Approach
Notice bibliographique
Résumé
Although biological N fixation (BNF) is a key process for economic cultivation of soybean [ Glycine max (L.) Merr.], the trait is often neglected in breeding programs, mainly due to difficulties in evaluating nodulation and N fixation parameters. We used a genotyping‐by‐sequencing approach to provide a dense genome‐wide marker coverage with 1448 single nucleotide polymorphisms (SNPs) distributed broadly across the chromosomes of a soybean population. The mapping population was composted of 113 F 7:8 recombinant inbred lines, obtained by single‐seed descent method, derived from crossing of soybean cultivars ‘Bossier’ (high BNF capacity) and ‘Embrapa 20’ (medium BNF capacity). The traits evaluated were nodule number (NN), nodule dry weight (NDW), average NDW (ANDW; i.e., NDW/NN), and shoot dry weight (SDW). A genetic map was constructed with 1448 SNPs that generated 35 linkage groups totaling 1793 cM, thus covering ∼72% of the genome based on the consensus linkage map. The estimated heritability for NN, NDW, ANDW, and SDW was 0.41, 0.30, 0.30, and 49.11, respectively. Inclusive composite interval mapping identified two significant quantitative trait loci (QTLs) for ANDW at 67 cM on chromosome 13, with a logarithm of odds (LOD) score of 4.66. The additive effect of this locus was −0.31 mg nodule −1 , and it explained 18.13% of the phenotypic variation. Another QTL was identified for SDW at 24 cM on chromosome 19 and exhibited an LOD score of 3.93. The additive effect was of 0.57 g plant −1 , and it accounted for 14.93% of the phenotypic variation. Additive genetic effects contribute to the final phenotype. In the present study, Embrapa 20 was the major contributor to ANDW, and Bossier was the major contributor to SDW. The latter was previously reported using simple sequence repeat markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».