Detection of quantitative trait loci for wood strength in<i>Cryptomeria japonica</i>
Notice bibliographique
Résumé
Cryptomeria japonica D. Don (sugi) is one of the most important forest tree species in Japan. The progeny of a cross between the cultivars Iwao-sugi and Boka-sugi were analyzed using RAPD markers, with the pseudo-test-cross strategy, to construct linkage maps of the parental cultivars. A total of 355 segregating loci were detected among 72 offspring: 200 and 155 markers being distributed in Iwao-sugi and Boka-sugi, respectively. In Iwao-sugi, 119 markers with confirmed map positions were assigned to 21 linkage groups covering 1756.4 cM. In Boka-sugi, 84 markers with confirmed map positions were assigned to 14 linkage groups covering 1111.9 cM. The framework map distance in Iwao-sugi and Boka-sugi provides about 62 and 40% coverage, respectively, of the total genome, estimated to be approximately 2800 cM in length. Using genetic linkage maps constructed in this study, 15 QTLs were detected that are associated with the modulus of elasticity (MOE), an important indicator of wood strength. The QTLs for MOE explained about 45% of its total phenotypic variance. Some QTLs associated with different phenotypic traits were located on the same linkage groups. Some of the QTLs for MOE measured by two different methods (the hanging method and the tapping method) were located independently on the different linkage groups.
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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 | 0,001 | 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 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 ».