Genotyping-by-Sequencing Based Investigation of Population Structure and Genome Wide Association Studies for Seven Agronomically Important Traits in a Set of 346 Oryza rufipogon Accessions
Notice bibliographique
Résumé
Being one of the most important staple dietary constituents globally, genetic enhancement of cultivated rice for yield, agronomically important traits is of substantial importance. Even though the climatic factors and crop management practices impact complex traits like yield immensely, the contribution of variation by underlying genetic factors surpasses them all. Previous studies have highlighted the importance of utilizing exotic germplasm, landraces in enhancing the diversity of gene pool, leading to better selections and thus superior cultivars. Thus, to fully exploit the potential of progenitor of Asian cultivated rice for productivity related traits, genome wide association study (GWAS) for seven agronomically important traits was conducted on a panel of 346 O. rufipogon accessions using a set of 15,083 high-quality single nucleotide polymorphic markers. The phenotypic data analysis indicated large continuous variation for all the traits under study, with a significant negative correlation observed between grain parameters and agronomic parameters like plant height, culm thickness. The presence of 74.28% admixtures in the panel as revealed by investigating population structure indicated the panel to be very poorly genetically differentiated, with rapid LD decay. The genome-wide association analyses revealed a total of 47 strong MTAs with 19 SNPs located in/close to previously reported QTL/genic regions providing a positive analytic proof for our studies. The allelic differences of significant MTAs were found to be statistically significant at 34 genomic regions. A total of 51 O. rufipogon accessions harboured combination of superior alleles and thus serve as potential candidates for accelerating rice breeding programs. The present study identified 27 novel SNPs to be significantly associated with different traits. Allelic differences between cultivated and wild rice at significant MTAs determined superior alleles to be absent at 12 positions implying substantial scope of improvement by their targeted introgression into cultivars. Introgression of novel significant genomic regions into breeder's pool would broaden the genetic base of cultivated rice, thus making the crop more resilient.
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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 | 0,001 |
| 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 ».