Expression, mapping, and genetic variability of<i>Brassica napus</i>disease resistance gene analogues
Notice bibliographique
Résumé
Numerous sequences analogous to resistance (R) genes exist in plant genomes and could be involved in resistance traits. The aim of this study was to identify a large number of Brassica napus sequences related to R genes and also to test the adequacy of specific PCR-based tools for studying them. Different consensus primers were compared for their efficiency in amplifying resistance-gene analogues (RGAs) related to the nucleotide-binding-site subgroup of R genes. Specific primers were subsequently designed to fine-study the different RGAs and we tested their efficiency in three species related to B. napus: Brassica oleracea, Brassica rapa, and Arabidopsis thaliana. Forty-four B. napus RGAs were identified. Among 29 examined, at least one-third were expressed. Eighteen RGAs were mapped on 10 of the 19 B. napus linkage groups. The high variability within these sequences permitted discrimination of each genotype within a B. napus collection. The RGA-specific primers amplified RGAs in the B. oleracea and B. rapa genomes, but the sequences appear to be poorly conserved in A. thaliana. Specific RGA primers are a precise tool for studying known-sequence RGAs. These sequences represent interesting markers that could be correlated with resistance traits in B. napus or related Brassica genomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».