Development and validation of molecular markers linked to an<i>Aegilops umbellulata</i>–derived leaf-rust-resistance gene,<i>Lr9</i>, for marker-assisted selection in bread wheat
Notice bibliographique
Résumé
An Aegilops umbellulata-derived leaf-rust-resistance gene, Lr9, was tagged with 3 random amplified polymorphic DNA (RAPD) markers, which mapped within 1.8 cM of gene Lr9 located on chromosome 6BL of wheat. The markers were identified in an F2 population segregating for leaf-rust resistance, which was generated from a cross between 2 near-isogenic lines that differed in the alien gene Lr9 in a widely adopted agronomic background of cultivar 'HD 2329'. Disease phenotyping was done in controlled environmental conditions by inoculating the population with the most virulent pathotype, 121 R63-1 of Puccinia triticina. One RAPD marker, S5550, located at a distance of 0.8+/-0.008 cM from the Lr9 locus, was converted to sequence-characterized amplified region (SCAR) marker SCS5550. The SCAR marker was validated for its specificity to gene Lr9 against 44 of the 50 known Lr genes and 10 wheat cultivars possessing the gene Lr9. Marker SCS5550 was used with another SCAR marker, SCS73719, previously identified as being linked to gene Lr24 on a segregating F2 population to select for genes Lr9 and Lr24, respectively, demonstrating the utility of the 2 markers in marker-assisted gene pyramiding for leaf-rust resistance in wheat.
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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 ».