Mapping of quantitative trait loci (QTL) in <i>Brassica napus</i> L. for tolerance to water stress
Notice bibliographique
Résumé
tolerance to water stress mimicked by applications of 10% polyethylene glycol-6000 (PEG-6000). Two doubled haploid populations, each consisting of 150 genotypes, were used for this research. Plants at the two true leaf stage of development were grown in the absence (control) or presence (stress) of PEG-6000 under controlled environmental conditions for 48 h, and the drought stress index was calculated for each genotype. All genotypes, along with their parents, were genotyped using the Brassica Infinium 90K SNP BeadChip Array. Inclusive composite interval mapping was used to identify QTL. Six QTL and 12 putative QTL associated with water stress tolerance were identified across six chromosomes (A2, A3, A4, A9, C3, and C7). Collectively, 2154 candidate genes for water stress tolerance were identified for all the identified QTL. Among them, 213 genes were identified as being directly associated with water stress (imposed by PEG-6000) tolerance based on nine functional annotations. These results can be incorporated into future breeding initiatives to select plant material with the ability to cope effectively with water stress.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».