Interaction and association analysis of malting related traits in barley
Notice bibliographique
Résumé
Barley is considered as a foundation of the brewing and malting industry. Varieties with superior malt quality traits are required for efficient brewing and distillation processes. Among these, the Diastatic Power (DP), wort-Viscosity (VIS), β-glucan content (BG), Malt Extract (ME) and Alpha-Amylase (AA) are controlled by several genes linked to numerous quantitative trait loci (QTL), identified for barley malting quality. One of the well-known QTL, QTL2, associated with barley malting trait present on chromosome 4H harbours a key gene, called as HvTLP8 that has been identified for influencing the barley malting quality through its interaction with β-glucan in a redox-dependent manner. In this study, we examined to develop a functional molecular marker for HvTLP8 in the selection of superior malting cultivars. We first examined the expression of HvTLP8 and HvTLP17 containing carbohydrate binding domains in barley malt and feed varieties. The higher expression of HvTLP8 prompted us to further investigate its role as a marker for malting trait. By exploring the 1000 bp downstream 3' UTR region of HvTLP8, we found single nucleotide polymorphism (SNP) in between Steptoe (feed variety) and Morex (malt variety), which was further validated by Cleaved Amplified Polymorphic Sequence (CAPS) marker assay. Analysis of 91 individuals from the Steptoe x Morex doubled haploid (DH) mapping population revealed CAPS polymorphism in HvTLP8. Highly significant (p<0.001) correlations among ME, AA and DP malting traits were observed. The correlation coefficient (r) between these traits ranged from 0.53 to 0.65. However, the polymorphism in HvTLP8 did not correlate effectively with ME, AA, and DP. Altogether, these findings will help us to further design the experiment regarding the HvTLP8 variation and its association with other desirable traits.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».