Research Status and Prospect of QTL Mapping for Tillers and Other Traits in Forage Sorghum
Notice bibliographique
Résumé
Forage sorghum is an important raw material for winemaking and livestock feed. It has many excellent agronomic traits. Its genome-wide sequencing work has been completed. Molecular marker-assisted selection technology is widely used in sorghum breeding work. The number of genetic loci affecting the sorghum agronomic traits has been Be positioned. Tillering, as an important plant type trait, has an important influence on the physiological characteristics of sorghum, such as the tolerance, lodging resistance and light absorption efficiency. At present, considerable progress has been made in gene mapping of plant height, ear length, leaf morphology and other traits of forage sorghum. However, the progress of gene mapping for tillering is relatively slow due to the fact that tillering traits are easily affected by various factors. This study summarized the recent research progress of QTL mapping for tillering traits and other agronomic traits in sorghum, and proposed that some conserved sequences with high homology were retained during the evolution of different crop varieties, which proved that there was correlation between different traits of the same species. In sorghum breeding research, combining genetic engineering breeding with experimental statistics and quantitative genetics can better reveal the contribution of various factors to sorghum agronomic traits, improve breeding efficiency and reduce the loss of human and material resources.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».