Genome-wide association study for agronomic and yield-related traits in spring wheat (Triticum aestivum L.) germplasm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Common wheat (Triticum aestivum L.) is one of the most widely grown and consumed cereal crops, but its complicated genome makes it difficult to study how genes affect important agronomic and yield-related traits. Genome-wide association study (GWAS) is a useful method for finding specific loci that control complex agronomic and yield-related traits. RESULTS: ) for all traits ranged from 0.50 to 0.71 (Env1; 2021-2022) and 0.53 to 0.81 (Env2; 2022-2023). Using two environments' phenotypic data, and high-throughput single-nucleotide polymorphisms (SNPs) genotypic data of 20,996 markers, we discovered 114 grain-yield-related quantitative trait loci (QTLs) and 300 associated SNP markers. Eighty-five of the identified markers were stable, consistently detected across environments (Env1 and Env2) and combined environment (CE) data, and showed a significant association with 32 different QTLs. The trait with the most associated QTLs (28) was the number of fertile tillers (NFT), with 70 markers. This was followed by 20 QTLs for each, spike length (SL) and spikelet number per spike (SPS), with 69 and 82 SNPs, respectively. Conversely, six SNPs that exhibited association with multiple traits were also identified. Twenty-nine of the total 114 identified QTLs were located in chromosomal positions where at least one marker-trait association had been previously identified. CONCLUSION: This study has found new SNPs, and useful QTLs that may help us to understand the biological processes behind each studied trait. Further validation in various genetic backgrounds and environments is necessary to confirm the potential utility of the significant alleles found in this study for breeding wheat varieties with improved agronomic and yield-related traits.
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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 ».