Using the RTM-GWAS procedure to detect the drought tolerance QTL-allele system at the seedling stage under sand culture in a half-sib population of soybean [<i>Glycine max</i> (L.) Merr.]
Notice bibliographique
Résumé
Soybean crops face drought as one of their major yield barriers. Dissecting the complete genetic architecture of drought tolerance (DT) is an ongoing challenge for soybean breeders. A half-sib population with 404 lines consisting of two recombinant inbred line (RIL) populations with M8206 as the joint parent (M8206 × TongShan and ZhengYang × M8206) was established and tested for their DT under sand culture. The population was sequenced using RAD-seq (restriction-site-associated DNA sequencing) filtered with minor allele frequency (MAF) ≥ 0.01, and 55 936 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were obtained and organized into 6137 SNPLDBs (SNP linkage disequilibrium blocks). The innovative RTM-GWAS (restricted two stage multi-locus genome-wide association study) identified 46 novel QTLs with 107 alleles on an average of 38.67% of the phenotypic variance (PV) collectively for relative plant length (RPL) and relative plant dry weight (RPDW). The identified quantitative trait loci (QTLs) with their corresponding alleles for RPL and RPDW were structured into QTL-allele matrices, showing the DT genetic architecture of the three parents and half-sib population. From the matrices, the possible best genotype was predicted to have their weighted average value (WAV) over two indicators 1.663, while the top 10 optimal crosses among RILs with 95 th percentile WAV was 0.872–0.960, transgressive over the parents (0.469–0.675) but much less than 1.663, depicting further pyramiding potential. From the detected QTL-allele system, 63 potential candidate genes collectively for both RPL and RPDW indicators explaining on average of 26.94% PV were annotated and χ 2 -tested as a DT potential candidate gene system involving nine biological processes, endorsing the genetic complexity of DT.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».