Identification and validation of fusarium head blight and<i>Fusarium</i>-damaged kernel QTL in a Frontana/Remus DH mapping population
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium head blight (FHB) is a devastating disease of wheat (Triticum aestivum L.). This study investigated a ‘Frontana/Remus’ doubled haploid population (n = 210 lines) to map and validate the ‘Frontana’ resistance quantitative trait loci (QTL) focusing on Fusarium-damaged kernels (FDK). The plant material was evaluated in six epidemic situations for Fusarium resistance in inoculated field experiments, with either Fusarium graminearum or F. culmorum. Other studies have focused on FHB QTL, but it is important to evaluate how far these QTL determine FDK values. The data show that the genetic regulation of FHB resistance is more complex than earlier proposed. FHB resistance QTL were identified on chromosomes 3A, 4A and 6B. Markers showed association with FDK resistance on chromosomes 3D and at the marker Xs12m15_4. QTL on 2B, 4B, 5A and 7B chromosomes were responsible for both FHB and FDK resistance; in this case, the same QTL influenced both traits and possibly other traits during disease development. These QTL are very important, because they can be considered to be real Fusarium resistance QTL. The use of markers in breeding programmes, which are associated only with FHB or FDK resistance may be questionable and require further research. Heading date QTL were detected on chromosomes 1A, 2D and 7B overlapping with neither FHB nor FDK resistance QTL. The QTL identified in the ‘Frontana/Remus’ population were in good agreement with earlier results from the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».