Presentation_1_β-diketone accumulation in response to drought stress is weakened in modern bread wheat varieties (Triticum aestivum L.).pptx
Notice bibliographique
Résumé
Cuticular waxes coating leaf surfaces can help plants tolerate drought events by reducing non-stomatal water loss. Despite their role in drought tolerance, little is known about how cuticular wax composition has changed during breeding in Canadian bread wheat (Triticum aestivum L.) varieties. To fill in this gap, flag leaves of the Canadian Heritage Bread Wheat Panel, which include 30 varieties released between 1842 and 2018, were surveyed to determine if and how cuticular wax composition in wheat has changed at two breeding ecozones over this period. Following this, a subset of varieties was subjected to drought conditions to compare their responses. As expected, modern varieties outperformed old varieties with a significantly larger head length and reaching maturity earlier. Yet, when challenged with drought, old varieties were able to significantly increase the accumulation of β-diketones to a higher extent than modern varieties. Furthermore, RNAseq was performed on the flag leaf of four modern varieties to identify potential markers that could be used for selection of higher accumulation of cuticular waxes. This analysis revealed that the W1 locus is a good candidate for selecting higher accumulation of β-diketones. These findings indicate that the variation in cuticular waxes upon drought could be further incorporated in breeding of future bread wheat varieties.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».