Broadening genetic diversity in Brassica napus canola: Development of canola-quality spring B. napus from B. napus×B. oleracea var. alboglabra interspecific crosses
Notice bibliographique
Résumé
Rahman, H., Bennett, R. A. and Séguin-Swartz, G. 2015. Broadening genetic diversity in Brassica napus canola: Development of canola-quality spring B. napus from B. napus × B. oleracea var. alboglabra interspecific crosses. Can. J. Plant Sci. 95: 29-41. The narrow genetic base in spring Brassica napus (AACC) canola is a limitation for continued improvement of this crop. This research focused on broadening of genetic diversity in spring canola by using B. oleracea (CC). Seeds of B. oleracea contain high levels of erucic acid and glucosinolates, which are undesired in canola. Therefore, inheritance of these traits and the prospect of developing spring canola with allelic diversity introgressed from B. oleracea were investigated in B. napus×B. oleracea interspecific progenies. Zero-erucic plants in F2 generation occurred at a lower frequency than expected based on segregation involving only the C-genome erucic acid alleles. Selection in F2 to F3 focused on zero erucic acid, while focus in later generation was for low glucosinolate and B. napus plants. In the F6, 31% zero-erucic families had low glucosinolate content. Flow cytometry analysis of the F8 families showed no significant difference from the B. napus parent. Genetic diversity analysis by using simple sequence repeat markers from the C-genome chromosomes showed that the F8 families received up to 54% alleles from B. oleracea. The results demonstrate the feasibility of enriching genetic diversity in B. napus canola by using B. oleracea.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».