Genome-Wide Association Study (GWAS) for Phenotypic Traits Associated with Drought Tolerance in an Ecologically-Diverse Wheat Core Collection
Notice bibliographique
Résumé
Drought stress occurred at early growth stages in wheat affecting the following growth stages. Therefore, selecting promising drought-tolerant genotypes with highly adapted traits at the seedling stage is an important task for wheat breeders and geneticists. Few research efforts were conducted on the genetic control for drought-adaptive traits at the seedling stage in wheat. This study evaluated a set of 146 highly diverse spring wheat core collection representing 28 countries under drought stress at the seedling stage. Two main experiments were conducted. In Experiment I, the whole set of genotypes were assessed for drought tolerance by water withholding for 13 days when all plants reached to one-leaf stage. Shoot and leaf traits including SHL (shoot length), LA (leaf area), SLW (sum of leaf wilting), DTW (days to wilting), LR (leaf rolling) were scored, Additionally, a total of five traits were scored in roots such as RL (root length), RW (root width), REA (root emergence angle), RTA (root tip angle), NOR (number of roots). Drought-tolerant genotypes as well as drought-susceptible genotypes were selected from this Experiment. In the Experiment II, the effect of SA on improving the performance of the selected eight genotypes originated from different countries; IPK_040 (TRI 4113, Afghanistan), IPK_046 (TRI 3633, Canada), IPK_050 (TRI 3564, Portugal), IPK_071 (TRI 4940, USA), IPK_105 (TRI 4126, Italy), WAS_007 (MISR1, Egypt), WAS_024 (QDRIY 005, Egypt), WAS_031 (Sohag-5, Egypt). The eight spring wheat genotypes were used under four treatments: normal irrigation (NI), drought stress (D) (30% (FC) field capacity), normal irrigation with 0.5 mM SA (NSA), and drought treated with SA (DSA). Vegetative and physiological traits were scored on each genotype under each treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».