Genome-wide association analysis of stress tolerance indices in an interspecific population of chickpea
Notice bibliographique
Résumé
Chickpea is a cool season crop that is highly vulnerable to abiotic stresses such as heat and drought. High temperature during early flowering and pod development stages significantly reduces the crop yield. The wild relatives of chickpeas can be potential donors for the introgression of heat and drought tolerance into cultivated chickpeas for crop improvement. Initially, 600 interspecific lines were derived from crosses between two elite cultivars, CDC Leader (kabuli chickpea) and CDC Consul (desi chickpea), and 20 accessions of Cicer reticulatum . The F 5 interspecific lines were tested for agronomic and seed quality traits including reaction to ascochyta blight disease under field conditions at two locations in 2018. A subset of 195 lines were selected based on resistance to ascochyta blight and acceptable seed quality. These lines were evaluated for their performance under suboptimal conditions at Lucky Lake (2019 and 2020) and Moose Jaw (2019), Saskatchewan, Canada, and Yuma, Arizona, United States (2019–2020). The lines were grown and evaluated at two seeding dates, normal (SD1) and late (SD2) seeding dates, at each location and year. The same lines were genotyped using Cicer60K Axiom® SNP chip. The population structure was determined based on 35,431 informative SNPs using fastStructure, and the interspecific lines were clustered at a k -value of 15. Significant marker-trait associations were identified for seed yield from SD1 and SD2 seeding dates, and stress tolerance indices (ATI, K 1 STI, MP, SSPI, and TOL) using phenotypic values both from individual locations and combined analyses based on BLUP values. SNP marker Ca2_34600347 was significantly associated with yield from both the seeding dates. This and other SNP markers identified in this study may be useful for marker-assisted introgression of abiotic stress tolerance in chickpea.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».