From pixel to knowledge: how high-throughput phenotyping helps to dissect the genetic architecture and improves predictive ability in maize under inoculation with plant growth-promoting bacteria (2022)
- Authors:
- Autor USP: YASSUE, RAFAEL MASSAHIRO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- DOI: 10.11606/T.11.2022.tde-07122022-122617
- Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BACTÉRIAS; ESTIMULANTES DE CRESCIMENTO VEGETAL; GENÔMICA; MILHO; POLIMORFISMO; SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
- Keywords: Fenômica
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Bactérias promotoras de crescimento de plantas (BPCP) podem ter um papel crucial no futuro da agricultura devido a sua capacidade de promover o crescimento de plantas, sem causar nenhum tipo de dano ambiental. Além disso, BPCP possuem a capacidade de aumentar a resiliência do seu hospedeiro contra estresses bióticos e abióticos, além de promover o aumento da absorção de nutrientes. No entanto, poucos trabalhos estudaram a arquitetura genética da resposta ao BPCP. Outro campo emergente é a fenotipagem de alto rendimento (FAR) que pode ser usada para melhorar a avaliação dos novos fenótipos e ser integrada em estudos de arquitetura genética. Com base nisso, estudamos a arquitetura genética da resposta as BPCP usando um painel público de associação de milho tropical contendo 360 linhagens genotipadas usando a metodologia genotype-by-sequence com um total de 13.826 polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs). Para as avaliações foram utilizadas câmeras RGB, multi e hiperespectral, além dos fenótipos tradicionais. Além disso, desenvolvemos uma plataforma de FAR de baixo custo para experimentos em casa de vegetações. No trabalho são discutidos vários modelos single, multi-trait e de aprendizado de máquina, e suas aplicações no contexto de estudos genéticos. Coletivamente, nossos resultados revelam a utilidade do BPCP no aumento da resiliência das plantas e as aplicações dos fenótipos FAR em estudos genéticos para dissecar a arquitetura genética e melhorar a acurácia em modelospreditivos
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2022
- Data da defesa: 09.09.2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
YASSUE, Rafael Massahiro. From pixel to knowledge: how high-throughput phenotyping helps to dissect the genetic architecture and improves predictive ability in maize under inoculation with plant growth-promoting bacteria. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-07122022-122617/. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Yassue, R. M. (2022). From pixel to knowledge: how high-throughput phenotyping helps to dissect the genetic architecture and improves predictive ability in maize under inoculation with plant growth-promoting bacteria (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-07122022-122617/ -
NLM
Yassue RM. From pixel to knowledge: how high-throughput phenotyping helps to dissect the genetic architecture and improves predictive ability in maize under inoculation with plant growth-promoting bacteria [Internet]. 2022 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-07122022-122617/ -
Vancouver
Yassue RM. From pixel to knowledge: how high-throughput phenotyping helps to dissect the genetic architecture and improves predictive ability in maize under inoculation with plant growth-promoting bacteria [Internet]. 2022 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-07122022-122617/ - Tolerância da soja à ferrugem asiática em dialelo multivariado e ambientes contrastantes de fungicidas
- Evaluating metabolic and genomic data for predicting grain traits under high night temperature stress in rice
- Genome-wide association analysis of hyperspectral reflectance data to dissect the genetic architecture of growth-related traits in maize under plant growth-promoting bacteria inoculation
- Quantitative trait loci related to growth and wood quality traits in Eucalyptus grandis W. Hill identified through single- and multi-trait genome-wide association studies
- Automated machine learning: a case study of genomic “image-based” prediction in maize hybrids
- CV-α: designing validations sets to increase the precision and enable multiple comparison tests in genomic prediction
- Classification of plant growth‐promoting bacteria inoculation status and prediction of growth‐related traits in tropical maize using hyperspectral image and genomic data
- Construction and genetic characterization of an interspecific raspberry hybrids panel aiming resistance to late leaf rust and adaptation to tropical regions
- On the genetic architecture in a public tropical maize panel of the symbiosis between corn and plant growth-promoting bacteria aiming to improve plant resilience
- Assessing tolerance to Asian soybean rust in soybean inbred lines from exotic and adapted crosses
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.11.2022.tde-07122022-122617 (Fonte: oaDOI API)
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