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Enregistrement W4288446625 · doi:10.3389/fpls.2022.947538

Selection strategies to introgress water deficit tolerance derived from Solanum galapagense accession LA1141 into cultivated tomato

2022· article· en· W4288446625 sur OpenAlexfundno aff
Sean Fenstemaker, Jin Cho, Jack McCoy, Kristin L. Mercer, David M. Francis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOhio Agricultural Research and Development Center, Ohio State UniversityUniversidade Federal de LavrasU.S. Department of AgricultureBrock UniversityOhio State UniversityDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésBiologyCanopyQuantitative trait locusSolanumIntrogressionDrought toleranceAgronomyTraitSelection (genetic algorithm)Genetic diversityHorticultureBotanyGeneticsPopulationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crop wild relatives have been used as a source of genetic diversity for over one hundred years. The wild tomato relative Solanum galapagense accession LA1141 demonstrates the ability to tolerate deficit irrigation, making it a potential resource for crop improvement. Accessing traits from LA1141 through introgression may improve the response of cultivated tomatoes grown in water-limited environments. Canopy temperature is a proxy for physiological traits which are challenging to measure efficiently and may be related to water deficit tolerance. We optimized phenotypic evaluation based on variance partitioning and further show that objective phenotyping methods coupled with genomic prediction lead to gain under selection for water deficit tolerance. The objectives of this work were to improve phenotyping workflows for measuring canopy temperature, mapping quantitative trait loci (QTLs) from LA1141 that contribute to water deficit tolerance and comparing selection strategies. The phenotypic variance attributed to genetic causes for canopy temperature was higher when estimated from thermal images relative to estimates based on an infrared thermometer. Composite interval mapping using BC 2 S 3 families, genotyped with single nucleotide polymorphisms, suggested that accession LA1141 contributed alleles that lower canopy temperature and increase plant turgor under water deficit. QTLs for lower canopy temperature were mapped to chromosomes 1 and 6 and explained between 6.6 and 9.5% of the total phenotypic variance. QTLs for higher leaf turgor were detected on chromosomes 5 and 7 and explained between 6.8 and 9.1% of the variance. We advanced tolerant BC 2 S 3 families to the BC 2 S 5 generation using selection indices based on phenotypic values and genomic estimated breeding values (GEBVs). Phenotypic, genomic, and combined selection strategies demonstrated gain under selection and improved performance compared to randomly advanced BC 2 S 5 progenies. Leaf turgor, canopy temperature, stomatal conductance, and vapor pressure deficit (VPD) were evaluated and compared in BC 2 S 5 progenies grown under deficit irrigation. Progenies co-selected for phenotypic values and GEBVs wilted less, had significantly lower canopy temperature, higher stomatal conductance, and lower VPD than randomly advanced lines. The fruit size of water deficit tolerant selections was small compared to the recurrent parent. However, lines with acceptable yield, canopy width, and quality parameters were recovered. These results suggest that we can create selection indices to improve water deficit tolerance in a recurrent parent background, and additional crossing and evaluation are warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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