Construction of an evenly-distributed genetic map using contig-tag-SNPs for quantitative trait loci (QTL) analysis of fiber-related traits in kenaf (<i>Hibiscus cannabinus</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Kenaf is one of the most important natural fiber crops worldwide, which aims at harvesting bast fiber. Mining QTL loci of fiber yield and quality traits will facilitate fiber improvement and molecular marker-assisted breeding in kenaf. In this study, Fuhong 952 and Zanyin No. 1 were used as parents to construct two mapping populations, F2 and F2:3, and an evenly distributed genetic linkage map was constructed by re-sequencing. The map contains 2512 contig-tag-SNP markers, and 18 linkage groups with a total length of 1287.63 cM and an average distance of 0.51 cM. Totally, 32 and 28 QTLs were detected in the F2 and F2:3 populations, respectively. Through Blast searching against the reference genome using the sequences of flanking molecular markers linked to QTLs, 374 candidate genes related to cell wall formation and photoperiod regulating flowering were found in these loci, including cellulose synthase-like genes, MYB genes, and Agamous-like genes. These findings could lay a foundation for the improvement of fiber-related traits and gene cloning in kenaf.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».