Data and Code for: Association studies of salinity tolerance in sunflower provide robust breeding and selection strategies under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phytotoxic soil salinity is a global problem, and in the northern Great Plains and western Canada, salt accumulates on the surface of marine sediment soils with high water tables under annual crop cover, particularly near wetlands. Crop production can overcome saline-affected soils using crop species and cultivars with salinity tolerance along with changes in management practices. This research seeks to improve our understanding of sunflower (Helianthus annuus) genetic tolerance to high salinity soils. Genome-wide association was conducted using the Sunflower Association Mapping panel grown for two years in naturally occurring saline soils (2016 and 2017, near Indian Head, Saskatchewan, Canada), and six phenotypes were measured: days to bloom, height, leaf area, leaf mass, oil percentage, and yield. Plot level soil salinity was determined by grid sampling of soil followed by kriging. Three estimates of sunflower performance were calculated: 1) under low soil salinity (<4 dS/m), 2) under high soil salinity (> 4 dS/m), and 3) plasticity (regression coefficient between phenotype and soil salinity). Fourteen loci were significant, with one instance of co-localization between a leaf area and a leaf mass locus. Some genomic regions identified as significant in this study were also significant in a recent greenhouse salinity experiment using the same panel. Also, some candidate genes underlying significant QTL have been identified in other plant species as having a role in salinity response. This research identifies alleles for cultivar improvement and for genetic studies to further elucidate salinity tolerance pathways. Contents This collection contains the data and analysis scripts used in this research, including R analysis scripts, and data analyzed. It additionally contains the resulting manuscript.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,636 | 0,233 |
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 ».