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Enregistrement W7020943448

Molecular Breeding of Selçuklu-97 Durum Wheat Cultivar for Some Genes Affecting Pasta Quality

2010· article· en· W7020943448 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackcrossingCultivarSelection (genetic algorithm)Marker-assisted selectionMolecular markerCommon wheatGeneMolecular breeding
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most efficient way of producing and supplying proper raw material desired by the pasta industry is the development of high quality durum wheat varieties. Therefore, quality of Turkish durum wheat varieties should be improved using modern breeding methods without adversely affecting their yields.In this study, important genes (y-gliadin 45 and LMW-2 glutenin) affecting the quality of pasta products were transferred to a Turkish durum wheat variety, Selçuklu-97, in a backcross breeding method in combination with marker assisted selection (MAS). A Canadian durum wheat cultivar with high quality, Kyle, was used as the donor parent. Each of F1 and backcross (BC) plants was backcrossed four times to the recurrent parent and in all of the generations, backcrossed plants carrying the targeted QTLs were selected by the MAS. The MAS method was employed in combination with embryo culture and rapid plant growth in a controlled greenhouse conditions. In identifying and transferring processes of the gene regions, molecular DNA markers (SSR, STS and GAG) were employed with A-PAGE and SDS-PAGE methods. A-PAGE was used for selection of y-gliadin 45, SDS-PAGE for selection of LMW-2 glutenins, and four SSR primers (Xgwm550, Xgwm608, Stm553actc, Stm542acag), one STS primer and one PCR primer linked to Gli-B1 and Glu-B3 loci for selection of y-gliadin 45 and LMW-2 glutenins either all together or alternatively. As a result, the study was completed in three years instead of six years required in a classical backcross breeding study, meaning about 50 % time saving, and obtained a high quality candidate variety

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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