Quantitative trait loci and candidate genes responsible for pale green flesh colour in watermelon (<i>Citrullus lanatus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flesh colour is an important trait that affects the nutritional value, consumer preference, and breeder selection of fruits. In this study, we developed an F2 population derived from crossing the parental lines ZXG1555 (pale green flesh) and Cream of Saskatchewan (short for ‘COS’; pale yellow flesh) to identify quantitative trait loci (QTLs) and predict candidate genes that determine flesh colour and chlorophyll content. We found a major effective QTL (qfc10.1) region harbouring 22 annotated genes related to pale green flesh colour and chlorophyll content in the same region (~519 kb) on chromosome 10. Two Kompetitive Allele‐Specific PCR (KASP) markers were developed based on two single nucleotide polymorphisms (SNPs) in candidate gene Cla97C10G185970 annotated as plastid lipid‐associated protein, which exhibited a high correlation of pale green and non‐pale green flesh fruits according to the genotype results. The findings of this study provide a fundamental basis for further fine mapping and functional analyses of candidate genes associated with pale green flesh colour in watermelon.
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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 | 0,000 |
| 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 ».