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Enregistrement W6959329428 · doi:10.7939/r3-kmc9-cr49

Quantitative trait loci mapping of rust resistance and agronomic traits in the doubled haploid spring wheat population ‘HYAYT12-10’ × ‘GP146’

2022· dissertation· en· W6959329428 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative trait locusDoubled haploidyPopulationInclusive composite interval mappingGenetic linkageChromosomePloidyFamily-based QTL mappingRust (programming language)Stem rust

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marker-assisted selection requires the identification of molecular markers associated with major genes and quantitative trait loci (QTL) using linkage analysis. In this study, we used 167 doubled haploid (DH) lines derived from two unregistered spring wheat (Triticum aestivum L.) parental lines that belong to the Canada Western Special Purpose (CWSP) class to map QTLs associated with five traits using inclusive composite interval mapping (ICIM). Using ICIM, least square means phenotype data across 3-4 environments, and a genetic map of 2,676 SNPs out of the wheat 90K SNP array, we identified ten QTLs associated with maturity (4A and 5B), plant lodging (4B, 5A, 5D, and 7D), grain yield (2D), leaf rust (4A) and stem rust (1A and 2B). Each QTL individually accounted for 6.0-22.3% of the phenotypic variance and together accounted for 8.6-38.2% of each trait. QTLs identified for rusts using ICIM had a minor effect (6.0-9.0%) or a major effect (22.3%). Our major effect QTL at 22.3% was discovered on chromosome 2B and contributed to stem rust response. Its physical location has been associated with disease response in previous studies. Results from this study provide additional valuable information to wheat researchers, in particular that the area on chromosome 2B should be considered for future analyses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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