Dissecting Vegetative Period Into Its Phenotypic and Genotypic Components Allows Environment‐Specific Breeding in Lentil ( <scp> <i>Lens culinaris</i> </scp> Medik)
Notice bibliographique
Résumé
In legumes, flowering time is regulated by genes responsive to temperature and photoperiod, presenting challenges for high-latitude lentil producers who must adapt cultivars to short growing seasons and extended daylight hours. Therefore, prolonged vegetative periods are favored in those areas. To address this, we studied a recombinant inbred line (RIL) population, derived from a cross between the adapted cultivar CDC-Milestone and the non-adapted line ILL8006, to investigate phenology-related traits under long-day conditions in western Canada. Significant variation in days to emergence (DTE), days to flowering (DTF), and days to pod maturity (DTM) enabled analysis of the vegetative (VegP) and reproductive (RepP) periods within the population. We constructed a high-density genetic linkage map using molecular markers linked to genes in the Lcu.2RBY reference genome, identifying quantitative trait loci (QTLs) for those traits across four site-years in Saskatchewan. Differential expression analysis of known flowering time genes enhanced interpretation of the QTL results for flowering time. Three major DTE QTLs (qDTE2/3.II, qDTE2/3.III, and qDTE2/3.IV) on chromosome 2 explained 16%-28% phenotypic variability, depending on the environment, with in silico analysis identifying six curated genes as putative candidates within that region. A key DTF QTL (qDTF6.I) on chromosome 6 accounted for 23%-56% of phenotypic variability, harboring a homolog of the FLOWERING LOCUS T gene, whose role was explored alongside other candidate genes. Dissecting the vegetative period into DTE and DTF revealed distinct genetic controls for each trait, enabling breeders to combine early or late emergence and flowering to optimize adaptation and yield in diverse agroclimatic conditions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».