Identification of QTL underlying the leaf length and area of different leaves in barley
Notice bibliographique
Résumé
Leaf is the main organ of photosynthesis, which significantly impacts crop yield. A high-density linkage map containing 1894 single nucleotide polymorphism (SNP) and 68 simple sequence repeats (SSR) markers was used to identify quantitative trait locus (QTL) for flag leaf length (FLL), second leaf length (SLL), third leaf length (TLL), fourth leaf length (FOLL), flag leaf area (FLA), second leaf area (SLA), third leaf area (TLA) and fourth leaf area (FOLA). In total, 57 QTLs underlying the top four leaf length and area traits were identified and mapped on chromosome 2H, 3H, 4H and 7H. Individual QTL accounted for 5.17% to 37.11% of the phenotypic variation in 2015 and 2016. A major stable QTL qFLL2-2 close to the marker 2HL_25536047 was identified on the long arm of chromosome 2H. The most important QTL clustered region at M_256210_824 - 2HL_23335246 on chromosome 2H was associated with FLL, SLL, FLA and SLA and explained high phenotypic variation. These findings provide genetic basis for improving the leaf morphology of barley. In addition, our results suggested that the top four leaves were significantly positively correlated with plant height and some yield-related traits.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».