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Enregistrement W2021003000 · doi:10.1080/07060660409507118

Development of sequence-characterized amplified region (SCAR) markers for resistance gene<i>Pc94</i>to crown rust in oat

2004· article· en· W2021003000 sur OpenAlexaffvenue
J. Chong, E. Reimer, Daryl J. Somers, Aung Tun Oo, G. A. Penner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAvenaRust (programming language)GeneGeneticsPopulationCrown (dentistry)Molecular markerPlant disease resistanceGenetic markerBotanyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crown rust, caused by Puccinia coronata f. sp. avenae, is an important disease of oat (Avena sativa). Pyramiding effective resistance from diverse sources is one strategy to provide more durable control of crown rust. The objective of this study was to develop a DNA marker for the resistance gene Pc94 to crown rust derived from the diploid oat Avena strigosa. Amplified fragment length polymorphism generated two DNA fragments that were associated with the resistance gene Pc94 in a F2 population derived from a cross between the rust-susceptible oat 'Calibre' and a near-isogenic hexaploid oat line, S42, possessing Pc94. One of the fragments was successfully converted into two sequence-characterized amplified region (SCAR) markers linked to the Pc94 gene in the Calibre/S42 F2 population. Specificity of the SCAR markers to the Pc94 gene was confirmed in three other populations. The estimated distance between the SCAR markers and Pc94 ranged from 0.9 to 3.4 centi-Morgan. These SCAR markers developed for the Pc94 gene will be valuable tools for pyramiding this gene with other resistance genes to crown rust in marker-assisted breeding programs when crown-rust races with the appropriate virulence combinations are not available to detect the genes being introgressed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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