Phenotypic performance and associated QTL of ‘Peace’ × ‘CDC Stanley’ mapping population under conventional and organic management systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identification of consistent QTL in both conventional and organic management systems is a prerequisite for improving spring wheat ( Triticum aestivum ) through marker‐assisted selection. The objectives of the present study were to continue investigating the effect of management systems on agronomic and end‐use quality traits, and map associated quantitative trait loci (QTL) in a hard red spring wheat population. We evaluated 165 recombinant inbred lines derived from ‘Peace’ × ‘CDC Stanley’ for nine agronomic and end‐use quality traits under conventional and organic management systems for 2 yr and genotyped them with the wheat 90K iSelect array. Using inclusive composite interval mapping on phenotypic data across two environments per management and the International Wheat Genome Sequence Consortium (IWGSC) RefSeq v2.0 physical map of 1,058 informative single nucleotide polymorphisms, we uncovered 32 QTL (17 under conventional and 15 under organic) associated with nine traits of which five QTL were common in both managements. The remaining QTL were specific either to the conventional (12) or organic (10) managements. Each QTL explained from 1.2 to 19.2% and together accounted for 3.0 to 28.4% and 3.3 to 21.9% of the total phenotypic variance of each trait evaluated under conventional and organic management systems, respectively. We found three coincident genomic regions on chromosomes 1B, 3B, and 4B associated with two and three traits. All QTL identified in the present study were not reported in any of our previous mapping populations and would provide more data to wheat researchers conducting similar studies under conventional and organic management systems.
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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 ».