The effects of crop attributes, selection, and recombination on Canadian bread wheat molecular variation
Notice bibliographique
Résumé
Cultivated germplasm provides an opportunity to investigate how crop agronomic traits, selection for major genes, and differences in crossing-over rates drive patterns of allelic variation. To identify how these factors correlated with allelic variation within a collection of cultivated bread wheat (Triticum aestivum L.), we generated genotypes for 388 accessions grown in Canada over the past 170 yr using filtered single nucleotide polymorphism (SNP) calls from an Illumina Wheat iSelect 90K SNP-array. Entries' breeding program, era of release, grain texture, kernel color, and growth habit contributed to allelic differentiation. Allelic diversity and linkage disequilibrium (LD) of markers flanking some major loci known to affect traits such as gluten strength, growth habit, and grain color were consistent with selective sweeps. Nonetheless, some flanking markers of major loci had low LD and high allelic diversity. Positive selection may have acted upon homoeologous genes that had significant enrichment for the gene ontology terms 'response-to-auxin' and 'response-to-wounding.' Long regions of LD, spanning approximately one-third the length of entire chromosomes, were associated with many pericentromeric regions. These regions were also characterized by low diversity. Enhancing recombination across these regions could generate novel allele combinations to accelerate Canadian wheat improvement.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».