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Enregistrement W6924729453 · doi:10.15482/usda.adc/c.7320485

Data and Code for: Association studies of salinity tolerance in sunflower provide robust breeding and selection strategies under climate change

2024· other· en· W6924729453 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAg Data Commons · 2024
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalinitySoil salinitySunflowerCropSoil waterCultivarGreenhouse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong>Abstract</strong> 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 (&lt;4 dS/m), 2) under high soil salinity (&gt; 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. <br> <strong>Contents</strong> 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,136 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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