Novel Alleles from Cicer reticulatum L. for Genetic Improvement of Cultivated Chickpeas Identified through Genome Wide Association Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The availability of wild chickpea (Cicer reticulatum L.) accessions has the potential to be used for the improvement of important traits in cultivated chickpeas. The main objectives of this study were to evaluate the phenotypic and genetic variations of chickpea progeny derived from interspecific crosses between C. arietinum and C. reticulatum, and to establish the association between single nucleotide polymorphism (SNP) markers and a series of important agronomic traits in chickpea. A total of 486 lines derived from interspecific crosses between C. arietinum (CDC Leader) and 20 accessions of C. reticulatum were evaluated at different locations in Saskatchewan, Canada in 2017 and 2018. Significant variations were observed for seed weight per plant, number of seeds per plant, thousand seed weight, and plant biomass. Path coefficient analysis showed significant positive direct effects of the number of seeds per plant, thousand seed weight, and biomass on the total seed weight. Cluster analysis based on the agronomic traits generated six groups that allowed the identification of potential heterotic groups within the interspecific lines for yield improvement and resistance to ascochyta blight disease. Genotyping of the 381 interspecific lines using a modified genotyping by sequencing (tGBS) generated a total of 14,591 SNPs. Neighbour-joining cluster analysis using the SNP data grouped the lines into 20 clusters. The genome wide association analysis identified 51 SNPs that had significant associations with different traits. Several candidate genes associated with early flowering and yield components were identified. The candidate genes and the significant SNP markers associated with different traits have a potential to aid the trait introgression in the breeding program.
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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 | 0,000 |
| 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 ».