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Enregistrement W4316097112 · doi:10.1038/s41598-023-28066-5

QTL mapping for seed density per silique in Brassica napus

2023· article· en· W4316097112 sur OpenAlexaff
Jifeng Zhu, Lei Lei, Weirong Wang, Jianxia Jiang, Xirong Zhou

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiliqueQuantitative trait locusRapeseedBiologyBrassicaGeneticsGenePopulationTraitCandidate geneChromosomeArabidopsisMutantBotanyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seed density per silique (SDPS) and valid silique length (VSL) are two important yield-influencing traits in rapeseed. SDPS has a direct or indirect effect on rapeseed yield through its effect on seed per silique. In this study, a quantitative trait locus (QTL) for SDPS was detected on chromosome A09 using the QTL-seq approach and confirmed via linkage analysis in the mapping population obtained from 4263 × 3001 cross. Furthermore, one major QTL for SDPS (qSD.A9-1) was mapped to a 401.8 kb genomic interval between SSR markers Nys9A190 and Nys9A531. In the same genomic region, a QTL (qSL.A9) linked to VSL was also detected. The phenotypic variation of qSD.A9-1 and qSL.A9 was 53.1% and 47.6%, respectively. Results of the additive and dominant effects demonstrated that the expression of genes controlling SDPS and VSL were derived from a different parent in this population. Subsequently, we identified 56 genes that included 45 specific genes with exonic (splicing) variants. Further analysis identified specific genes containing mutations that may be related to seed density as well as silique length. These genes could be used for further studies to understand the details of these traits of rapeseed.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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