Table_1_Haplotype Loci Under Selection in Canadian Durum Wheat Germplasm Over 60 Years of Breeding: Association With Grain Yield, Quality Traits, Protein Loss, and Plant Height.DOCX
Notice bibliographique
Résumé
<p>Durum wheat was introduced in the southern prairies of western Canada in the late nineteenth century. Breeding efforts have mainly focused on improving quality traits to meet the pasta industry demands. For this study, 192 durum wheat lines were genotyped using the Illumina 90K Infinium iSelect assay, and resulted in a total of 14,324 polymorphic SNPs. Genetic diversity changed over time, declining during the first 20 years of breeding in Canada, then increased in the late 1980s and early 1990s. We scanned the genome for signatures of selection, using the total variance Fst-based outlier detection method (Lositan), the hierarchical island model (Arlequin) and the Bayesian genome scan method (BayeScan). A total of 407 outliers were identified and clustered into 84 LD-based haplotype loci, spanning all 14 chromosomes of the durum wheat genome. The association analysis detected 54 haplotype loci, of which 39% contained markers with a complete reversal of allelic state. This tendency to fixation of favorable alleles corroborates the success of the Canadian durum wheat breeding programs over time. Twenty-one haplotype loci were associated with multiple traits. In particular, hap_4B_1 explained 20.6, 17.9 and 16.6% of the phenotypic variance of pigment loss, pasta b<sup>∗</sup> and dough extensibility, respectively. The locus hap_2B_9 explained 15.9 and 17.8% of the variation of protein content and protein loss, respectively. All these pleiotropic haplotype loci offer breeders the unique opportunity for further improving multiple traits, facilitating marker-assisted selection in durum wheat, and could help in identifying genes as functional annotations of the wheat genome become available.</p>
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».