Identification of QTLs Associated with Partial Resistance to White Mold in Soybean Using Field‐Based Inoculation
Notice bibliographique
Résumé
White mold caused by Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) de Bary can be an important cause of yield loss in soybean. Only partial resistance to this disease has been found to date, and little is known about the loci contributing to this resistance. The objectives of this study were to identify quantitative trait loci (QTL) associated with partial resistance to white mold progression on the main stem. One hundred eighty F 4 –derived lines from a cross between a partially resistant cultivar, Maple Donovan, and a susceptible cultivar, OAC Bayfield, were tested for resistance to white mold under field conditions with (2003 and 2004) or without irrigation (2005 and 2006). The resistance of the lines was assessed by measuring the length of lesions 7 d after inoculation with a mycelial suspension. These lines were genotyped with 128 simple sequence repeat markers, and three QTLs associated with lesion length were detected consistently (in at least three of the four trials). Two of the QTLs were located on LG C2 (chromosome 6) and the third was on LGI (chromosome 20). In these genomic regions, the favorable alleles came from Maple Donovan and contributed to a decrease in lesion length. Together, they accounted for 30.7 to 50.9% of lesion length variation across year trials. Selective phenotyping of 26 lines carrying contrasting alleles at these QTLs in four additional environments resulted in significant phenotypic contrasts between the two genotypic classes.
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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 | 0,000 | 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 ».