Additional file 1 of Genomic regions associated with important seed quality traits in food-grade soybeans
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1 : Supplementary Table S1. Mean, standard error (α = 0.05), range, and parental means for soybean seed protein concentration (%, dry weight basis) in two RIL populations, ‘AC X790P’ x ‘S18-R6’ and ‘AC X790P’ x ‘S23-T5’, in five environments: Chatham 2015, Chatham 2016, Merlin 2015, Merlin 2016 and Palmyra 2016. Supplementary Table S2. Mean, standard error (α = 0.05), range, and parental means for soybean seed yield (tonnes ha− 1) in two RIL populations, ‘AC X790P’ x ‘S18-R6’ and ‘AC X790P’ x ‘S23-T5’, in five environments: Chatham 2015, Chatham 2016, Merlin 2015, Merlin 2016 and Palmyra 2016. Supplementary Table S3. Mean, standard error (α = 0.05), range, and parental means for soybean seed weight (100 seed weight in grams) in two RIL populations, ‘AC X790P’ x ‘S18-R6’ and ‘AC X790P’ x ‘S23-T5’, in five environments: Chatham 2015, Chatham 2016, Merlin 2015, Merlin 2016 and Palmyra 2016. Supplementary Table S4. Mean, standard error (α = 0.05), range, and parental means for soybean seed sucrose concentration (%, dry basis) in two RIL populations, ‘AC X790P’ x ‘S18-R6’ and ‘AC X790P’ x ‘S23-T5’, in five environments: Chatham 2015, Chatham 2016, Merlin 2015, Merlin 2016 and Palmyra 2016. Supplementary Table S5. Broad-sense heritability of protein concentration, sucrose concentration, seed weight and seed yield in two RIL populations evaluated in five environments (CHA15, CHA16, MER15, MER16 and PAL16). Supplementary Table S6. Pearson correlation coefficients for seed protein and sucrose concentrations, 100-seed weight, and seed yield in five environments (Chatham 2015, Chatham 2016, Merlin 2015, Merlin 2016, and Palmyra 2016) as well as the combined environment for the recombinant inbred line populations. Supplementary Table S7. Summary of major putative QTL (R2 > 10.0%) associated with soybean seed protein concentration, sucrose concentration and seed weight with potential use in marker-assisted selection, candidate genes, and co-localized QTL in the previous studies. Supplementary Table S8. Major putative QTL (R2 > 10.0%) associated with soybean seed sucrose concentration, yield and seed weight with potential use in marker-assisted selection, identified by multiple QTL mapping (MQM) in RIL populations examined under combined Ontario environments in 2015 and 2016. Supplementary Table S9. Whole-seed (dry basis) calibration values for oil, protein, Moisture and fatty acid components, as provided by Perten Instruments. The coefficient of determination for cross-validation (R2CV) explains the proportion of variance that can be predicted between reference chemistry and predicted values. The minimum and maximum values are the limits of the prediction range. The SECV is the standard error of cross validation, where samples are removed from the validation set and predicted, and the total error for the dataset is calculated. Factors shows the number of factors included in the calibration equation for a given trait. Samples shows the total number of samples used in the calibration. Calibration file dates for each trait are listed.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,766 | 0,116 |
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 ».