Regional Differences in Soybean Protein and Amino Acid Profiles: A Genetic Exploration Using a Novel GWAS Panel
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Regional differences in soybean seed protein and amino acid content in Canada present significant challenges for crop improvement and the market value of high‐protein livestock feed. This study employed genome‐wide association studies (GWAS) using a novel panel of 206 cultivars to investigate the genetic basis of regional variations. Field trials were conducted across six site years in Eastern and Western Canada in 2021 and 2022. Phenotypic analysis revealed lower protein and amino acid content in Western regions, with an average decrease of 0.9% in protein compared with Eastern regions. Using 31,362 SNPs, we identified 370 significant marker trait associations (MTAs), consolidated into 175 quantitative trait loci (QTL), 27 of which are novel. Differences in reporting methodology for amino acid content, whether on a dry matter or protein basis, resulted in different results in phenotypic correlation and detected MTAs. Gene ontology analysis of novel QTL revealed pathways related to amino acid metabolism, cold stress response, and auxin biosynthesis. Previously reported QTL on Chromosomes 14, 15, and 20 were validated through detection in this panel. Stable critical amino acid values (CAAVs) across regions and only one detected MTA suggest that an amino acid–specific and not CAAV‐targeted approach should be used in breeding strategies. The novel association panel assembled here will be a resource for crop improvement efforts. This study provides valuable insights into the genetic architecture of regional protein and amino acid variation in Canadian soybean and identifies promising targets for breeding programs aimed at improving seed protein content and amino acid profiles in specific growing regions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».