Variation in Root System Architecture among the Founder Parents of Two 8-way MAGIC Wheat Populations for Selection in Breeding
Notice bibliographique
Résumé
Root system architecture (RSA) is a target for breeding crops with effective nutrient and water use. Breeding can use populations designed to map quantitative trait loci (QTL). Here we non-invasively phenotype roots and leaves of the 16 foundation parents of two multi-parent advanced generation inter-cross (MAGIC) populations, covering diversity in spring (CSIRO MAGIC) and winter (NIAB MAGIC) wheats. RSA components varied after 16 days in the upgraded, paper-based imaging platform, GrowScreen-PaGe: lateral root length 2.2 fold; total root length, 1.9 fold; and seminal root angle 1.2 fold. RSA components total and lateral root length had the highest root heritabilities (H2) (H2 = 0.4 for CSIRO and NIAB parents) and good repeatability (r = 0.7) in the GrowScreen-PaGe. These can be combined with leaf length (H2 = 0.8 CSIRO; 0.7 NIAB) and number (H2 = 0.6 CSIRO; 0.7 NIAB) to identify root and shoot QTL to breed for wheats with vigorous RSA and shoot growth at establishment, a critical phase for crop productivity. Time resolved phenotyping of MAGIC wheats also revealed parents to cross in future for growth rate traits (fastest: Robigus–NIAB and AC Barrie–CSIRO; slowest Rialto–NIAB and G204 Xiaoyan54–CSIRO) and root: shoot allocation traits (fast growers grew roots, notably laterals, quicker than leaves, compared to slow growers).
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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 ».