Association mapping of QTLs for sclerotinia stem rot resistance in a collection of soybean plant introductions using a genotyping by sequencing (GBS) approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sclerotinia stem rot (SSR) is the most important soybean disease in Eastern Canada. The development of resistant cultivars represents the most cost-effective means of limiting the impact of this disease. In view of ensuring durable resistance, it is imperative to identify germplasm harbouring different resistance loci and to provide breeders with closely linked molecular markers to facilitate breeding. With this end in view, we assessed resistance using a highly reproducible artificial inoculation method on a diverse collection of 101 soybean lines, mostly composed of plant introductions (PIs) and some of which had previously been reported to be resistant to sclerotinia stem rot. RESULTS: Overall, 50% of the lines exhibited a level of resistance equal to or better than the resistant checks among elite material. Of the 50 lines previously reported to be resistant, only 20 were in this category and a few were highly susceptible under these inoculation conditions. The collection of lines was genetically characterized using a genotyping by sequencing (GBS) protocol that we have optimized for soybean. A total of 8,397 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were obtained and used to perform an association analysis for SSR by using a mixed linear model as implemented in the TASSEL software. Three genomic regions were found to exhibit a significant association at a stringent threshold (q = 0.10) and all of the most highly resistant PIs shared the same alleles at these three QTLs. The strongest association was found on chromosome Gm03 (P-value = 2.03 × 10(-6)). The other significantly associated markers were found on chromosomes Gm08 and Gm20 with P-values <10(-5). CONCLUSION: This work will facilitate breeding efforts for increased resistance to Sclerotinia stem rot through the use of these PIs.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».