Fine Mapping of a Major QTL for Stay-Green Trait in Maize Using Near-Isogenic Lines
Notice bibliographique
Résumé
The greenness retention trait is one of the key agronomic traits determining the stress resistance and high-yield potential of maize ( Zea mays L.), especially showing significant value under stress conditions such as drought and late maturity. In this study, Near-Isogenic Lines (NILs) were used as research materials to precisely locate a major QTL in corn that was significantly associated with greenness holding traits, reveal its genetic basis and explore candidate gene resources. Through the construction of a high-density molecular marker map and precise phenotypic evaluation, The fine localization region of this QTL on chromosome 9 was identified under multi-environment experiments. Further, through recombinant single-plant analysis, candidate gene expression profiling and functional annotation, multiple key genes that may be involved in regulating chlorophyll degradation, photosynthesis maintenance and antioxidant pathways were preliminarily identified. This study also verified the expression and explored the biological significance of typical candidate genes such as Stay-Green1 ( SGR1 ) and SAG12 , providing an important basis for the molecular breeding of green-holding traits in maize and potential targets for the improvement of complex traits such as drought resistance and delayed senescence.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».