Genetic architecture of polyphenol oxidase activity in wheat flour by genome‐wide association study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The primary cause of time‐dependent discoloration in wheat ( Triticum aestivum L.)‐based products is polyphenol oxidase (PPO) activity. A comprehensive genetic characterization of PPO activity in wheat could expedite the development of wheat varieties with low PPO activity. To dissect the genetic architecture of PPO activity in wheat flour, a panel of 166 diverse bread wheat cultivars was phenotyped in four different environments and genotyped by high‐density wheat 90K and 660K arrays. A genome‐wide association study (GWAS) was performed by a mixed linear model that incorporated population structure and relative kinship. Four hundred and sixty‐five stable marker–trait associations representative of 43 quantitative trait loci (QTL) for PPO activity identified in at least two environments were located on all wheat chromosomes except 5A, with each explaining 6.6–32.4% of the phenotypic variance. Based on IWGSC RefSeq v1.0, we found that QPPO2A.3 , QPPO2B.1 , QPPO2B.2 , and QPPO2D.2 were consistent with the previously reported QTL, and 12 QTL located on homoeologous group 1 chromosomes (6 QTL), chromosomes 4B, 4D, and 7A (2 QTL), and chromosome 7B (2 QTL) are likely to be new PPO loci. Based on physical positions of QTL and previous studies, Ppo‐A1 , Ppo‐A2 , Ppo‐B2 , Ppo‐D2 , Pinb‐D1 , and genes encoding a Cu ion‐binding protein and a Cu‐transporting ATPase RAN1‐like protein were considered as candidates for QPPO2A.3 , QPPO2B.1 , QPPO2D.2 , QPPO5D.1 , QPPO4A.2 , and QPPO7D.2 , respectively. This study provided insights into the molecular basis of wheat PPO activity, and associated markers can be used for selection of low PPO breeding lines as a means of improving the marketing quality of wheat products.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».