Mapping genomic regions controlling agronomic traits in spring wheat under conventional and organic managements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identification of quantitative trait loci (QTL) associated with important traits is one of the first steps towards deploying marker‐assisted selection, but the lack of stability and consistency in identifying QTL across environments and populations remains a limitation. We conducted this study to identify QTL associated with agronomic traits in wheat (Triticum aestivum L.) across management‐specific environments. A total of 204 wheat lines derived from the ‘Peace’ × ‘Carberry’ cross were evaluated in 2016 and 2017 under conventional and organic managements in Edmonton, Canada, and genotyped with diversity arrays technology markers. Using the least‐squares means for each management system, 53 QTL were identified for nine agronomic traits, 14 of which were consistently identified in both managements. The largest QTL we identified was associated with plant height (QPht.dms‐4B), which might be the plant height‐reducing gene Rht‐B1b from ‘Carberry’. It explained 54 and 49% of the phenotypic variation in conventional and organic management, respectively. The second largest QTL was associated with gluten strength (QSds.dms‐1A) in both managements. We identified consistent QTL across both organic and conventional managements, even though they were generally minor‐effect QTL. Twelve organic management‐specific QTL were found for grain yield, days to heading and maturity, plant height, test weight, and thousand‐kernel weight, but most explained relatively low amount of phenotypic variation. The QTL identified across managements, especially the gluten strength QTL (QSds.dms‐1A), may serve as useful markers in selection. The QSds.dms‐1A region needs to be investigated further to confirm whether it is the Gli‐1 storage protein gene.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».