High-throughput phenotyping reveals a link between transpiration efficiency and transpiration restriction under high evaporative demand and new loci controlling water use-related traits in African rice, <i>Oryza glaberrima</i> Steud
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because water availability is the most important environmental factor limiting crop production, improving water use efficiency, the amount of carbon fixed per water used, is a major target for crop improvement. In rice, the genetic bases of transpiration efficiency, the derivation of water use efficiency at the whole-plant scale, and its putative component trait transpiration restriction under high evaporative demand, remain unknown. These traits were measured in a panel of 147 African rice Oryza glaberrima genotypes, known as potential sources of tolerance genes to biotic and abiotic stresses. Our results reveal that higher transpiration efficiency is associated with transpiration restriction in African rice. Detailed measurements in a subset of highly differentiated genotypes confirmed these associations and suggested that the root to shoot ratio played an important role in transpiration restriction. Genome wide association studies identified marker-trait associations for transpiration response to evaporative demand, transpiration efficiency and its residuals, that links to genes involved in water transport and cell wall patterning. Our data suggest that root shoot partitioning is an important component of transpiration restriction that has a positive effect on transpiration efficiency in African rice. Both traits are heritable and define targets for breeding rice with improved water use strategies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».