Detection of dominant QTLs for stigma exsertion ratio in rice derived from <i>Oryza rufipogon</i> accession ‘W0120’
Notice bibliographique
Résumé
Stigma exsertion can enhance the outcrossing fertility in rice. Dominant genes for this trait are expected to be essential for the effective application of a novel outcrossing-based breeding system that uses male sterility in rice, which is normally autogamous. Because reduction of stigma exsertion is a domestication trait, we screened wild rice species as possible donors of genes or QTLs for stigma exsertion. We used in silico image-based screening and selected the Oryza rufipogon accession ‘W0120’. A single F1 individual derived from a cross between the japonica rice cultivar ‘Akidawara’ and ‘W0120’ was used to generate F2 and BC1F1 populations. QTL analysis performed using 114 F2 individuals detected QTLs on chromosomes 2, 3, 4, 8, and 11. Only two major QTLs on chromosomes 3 and 8 showed higher degrees of dominance. On the other hand, there were no QTLs near GS3, which is well known as a gene for stigma exsertion. Validation of these QTLs using 188 BC1F1 individuals provided clear evidence for their dominance. Genotypes of the markers nearest to the two QTLs were also related to grain length. We expect the genes responsible for these QTLs to be promising tools for improving outcrossing-based breeding in 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».