Investigating Interspecific Lentil Germplasm: Near-Infrared Spectroscopy for Protein and Amino Acid Contents and Quantitative Trait Loci Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Cultivated lentil (Lens culinaris Medik.) has a relatively narrow genetic base which poses many challenges to the improvement of the crop. Introgressing traits like biotic and abiotic stress resistance from wild relatives is often hindered by linkage drag of undesirable traits. Lentil is a nutritious staple crop, rich in protein, complex carbohydrates, vitamins, and minerals. This study aimed to investigate the effects of crossing with wild lentil on seed protein and amino acid contents. An interspecific recombinant inbred line (RIL) population, LR-68, generated from a cross between Lens culinaris and Lens orientalis was grown in four site-years in Saskatchewan, Canada. LR-68 was evaluated for protein and 18 amino acid contents using near-infrared (NIR) spectroscopy. Quantitative trait loci (QTL) analyses were then conducted to identify regions of the genome associated with protein and amino acid contents. LR-68 exhibited significant variation for protein and amino acid content, with protein content ranging from 24.9 to 34.9% on a dry basis. Protein and amino acid contents were highly correlated with each other. The correlations between protein content and days to flower, days to maturity, seed size, and seed shape were minor. Protein and amino acid contents were significantly affected by genotype, environment, and genotype by environment interaction. Genetic analyses revealed three QTL dense regions, with QTL for protein and multiple amino acids present at the same loci. At two of the three QTL dense regions, genotypes containing the allele from the wild parent, L. orientalis, had significantly higher protein and amino acid contents. Selecting for increased protein content when crossing with L. orientalis will also increase individual amino acid contents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».