亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Variation in growth, leaf, and wood property traits of Chinese white poplar (Populus tomentosa), a major industrial tree species in Northern China

特质 生物 性状 主成分分析 航程(航空) 性二态性 林木育种 遗传变异 木本植物 生态学 表型 动物 统计 遗传学 基因 材料科学 计算机科学 程序设计语言 复合材料 数学
作者
Qingzhang Du,Baohua Xu,Chenrui Gong,Xiaohui Yang,Wei Pan,Jiaxing Tian,Bailian Li,Deqiang Zhang
出处
期刊:Canadian Journal of Forest Research [Canadian Science Publishing]
卷期号:44 (4): 326-339 被引量:61
标识
DOI:10.1139/cjfr-2013-0416
摘要

The natural phenotypic variation in Chinese white poplar (Populus tomentosa Carr.), which is distributed across a wide geographical area of northern China (30°N–40°N, 105°E–125°E), is a potential source of beneficial variation for poplar breeding. Thirteen traits related to growth, leaf, and wood properties were quantified in 460 P. tomentosa individuals grown in a common garden plot. There was considerable range-wide phenotypic variation in all traits across individuals according to the patterns of ANOVA among hierarchical groups (populations and regions, respectively). A clear sexual dimorphism for seven traits was examined. In total, 32 trait–trait phenotypic correlations (P ≤ 0.05), 10 trait–geographical factor correlations (P ≤ 0.05), and a highly interrelated structure network were identified, which was further supported by principal component analysis (PCA). These associations can be used in multiple-trait selective breeding programs for advantageous phenotypic traits. A hierarchical cluster analysis was used to classify four groups (southeastern, central, northeastern, and southwestern populations) among the natural populations using these 13 phenotypic traits. This study provides important perspectives into the use of direct breeding to potentially improve economic traits and provides a starting point for genome-wide association studies in P. tomentosa in the near future.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小蘑菇应助白华苍松采纳,获得10
13秒前
34秒前
彭于晏应助chen采纳,获得10
50秒前
1分钟前
chen发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
isukini发布了新的文献求助10
1分钟前
TEO完成签到,获得积分10
1分钟前
isukini完成签到,获得积分10
1分钟前
TEO发布了新的文献求助10
2分钟前
Lucas应助qinsu采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
qinsu发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
毓雅完成签到,获得积分10
3分钟前
老石完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
hhhh发布了新的文献求助10
4分钟前
hhhh完成签到,获得积分10
4分钟前
33应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
gtgwm发布了新的文献求助30
4分钟前
5分钟前
5分钟前
鉴定为学计算学的完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
JamesPei应助178181采纳,获得10
5分钟前
gtgwm完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
178181发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
dm完成签到 ,获得积分10
5分钟前
发发完成签到 ,获得积分10
6分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
爱哭的鱼发布了新的文献求助10
6分钟前
7分钟前
神经哇完成签到,获得积分10
7分钟前
7分钟前
7分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
1.3μm GaAs基InAs量子点材料生长及器件应用 1000
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3526552
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107000
关于积分的说明 9282031
捐赠科研通 2804593
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539525
邀请新用户注册赠送积分活动 716583
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709579