Tagging and Mapping <i>Pse‐1</i> Gene for Resistance to Halo Blight in Common Bean Differential Cultivar UI‐3
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Halo blight [caused by Pseudomonas syringae pv. phaseolicola (Burkh.) Young et al. ( Psp )] is a serious seed‐borne bacterial disease of common bean ( Phaseolus vulgaris L.). A few resistance (R) genes and quantitative trait loci provide control to one or more races of the pathogen. To better understand monogenic resistance and improve breeding efficiency, we sought to tag and map a gene ( Pse‐1 ) in host differential cultivar UI‐3 (previously named ‘Red Mexican UI‐3’) that provides resistance to races 1, 5, 7, and 9 of Psp Cosegregation for resistance to races 1, 5, 7, and 9, in a recombinant inbred population, ‘Canadian Wonder’/UI‐3 (CU), confirmed the effect of Pse‐1 against multiple races of the pathogen. Bulked‐segregant analysis in the CU population identified six random amplified polymorphic DNA (RAPD) markers tightly linked (0–3.3 cM) to Pse‐1 . Three of the RAPDs completely linked with Pse‐1 in the CU population were converted to sequence characterized amplified region (SCAR) markers SH11.800, SR13.1150, and ST8.1350. The linked markers were used to integrate Pse‐1 to linkage group B10 of the core map. Allelism tests (F 2 ) confirmed relationships of Pse‐1 and Pse‐4 derived from UI‐3 with R genes in the other host differential cultivars. A survey of advanced lines and cultivars revealed that the SCAR markers generated in this study will have utility for marker‐assisted selection of Pse‐1 in germplasm from the Andean gene pool (e.g., kidney, calima) and from race Mesoamerican within the Middle American gene pool (black, carioca).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».