Abstract Optimal root system architecture (RSA) is critical for efficient resource capture in soils, hence being an interest in crop breeding. Seminal root angle (SRA) at the seedling stage in durum wheat has been suggested to be a good indicator of RSA. However, research on correlating such lab-based seedling root phenotyping to RSA at later phases of plant growth is limited, resulting in the importance of root trait variation seen in seedlings often being overstated. To explore the role of SRA in modifying RSA at later phases of plant growth, we assessed 11 genotypes contrasting in SRA (wide and narrow), grown in a rhizobox designed for phenotyping root systems of plants during late-tillering. Above-ground traits and root dry mass in different soil depths and across the entire soil volume were measured manually, while root architectural traits were extracted using image analysis and summarised by multiple factor analysis to describe RSA. When comparing the wide and narrow genotypes, no differences were detected for above-ground traits and total root dry mass. However, differences were observed in the allocation of root dry mass at different depths. The wide and narrow genotypes showed distinct RSAs, particularly in the upper soil (0 ‒ 30 cm). The wide genotypes exhibited a ‘spread-out’ root system with dense and thin roots, whereas the narrow genotypes had a compact root system with fewer but thicker roots. Our study demonstrated a clear difference in RSA between the wide and narrow genotypes, highlighting the association between SRA on the direction and distribution of root growth in plants at later growth stages.

Abstract Seminal root angle (SRA) is an important root architectural trait associated with drought adaptation in cereal crops. To date, all attempts to dissect the genetic architecture of SRA in durum wheat ( Triticum durum Desf.) have used large association panels or structured mapping populations. Identifying changes in allele frequency generated by selection provides an alternative genetic mapping approach that can increase the power and precision of QTL detection. This study aimed to map quantitative trait loci (QTL) for SRA by genotyping durum lines created through divergent selection using a combination of marker‐assisted selection (MAS) for the major SRA QTL ( qSRA‐6A ) and phenotypic selection for SRA over multiple generations. The created 11 lines (BC 1 F 2:5 ) were genotyped with genome‐wide single‐nucleotide polymorphism (SNP) markers to map QTL by identifying markers that displayed segregation distortion significantly different from the Mendelian expectation. QTL regions were further assessed in an independent validation population to confirm their associations with SRA. The experiment revealed 14 genomic regions under selection, 12 of which have not previously been reported for SRA. Five regions, including qSRA‐6A , were confirmed in the validation population. The genomic regions identified in this study indicate that the genetic control of SRA is more complex than previously anticipated. Our study demonstrates that selection mapping is a powerful approach to complement genome‐wide association studies for QTL detection. Moreover, the verification of qSRA‐6A in an elite genetic background highlights the potential for MAS, although it is necessary to combine additional QTL to develop new cultivars with extreme SRA phenotypes.