Genome-Wide Association Study of Soybean Germplasm Derived From Canadian × Chinese Crosses to Mine for Novel Alleles to Improve Seed Yield and Seed Quality Traits
Notice bibliographique
Résumé
(L.) Merr.], which is the third largest field crop in Canada, a GWAS was conducted to identify novel alleles underlying seed yield and seed quality and agronomic traits. The genomic panel consisted of 200 genotypes including lines derived from several generations of bi-parental crosses between modern Canadian × Chinese cultivars (CD-CH). The genomic diversity panel was field evaluated at two field locations in Ontario in 2019 and 2020. Genotyping-by-sequencing (GBS) was conducted and yielded almost 32 K high-quality SNPs. GWAS was conducted using Fixed and random model Circulating Probability Unification (FarmCPU) model on the following traits: seed yield, seed protein concentration, seed oil concentration, plant height, 100 seed weight, days to maturity, and lodging score that allowed to identify five QTL regions controlling seed yield and seed oil and protein content. A candidate gene search identified a putative gene for each of the three traits. The results of this GWAS study provide insight into potentially valuable genetic resources residing in Chinese modern cultivars that breeders may use to further improve soybean seed yield and seed quality traits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».