Molecular mapping of QTLs for resistance to Fusarium wilt (race 1) and Ascochyta blight in chickpea (Cicer arietinum L.)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fusarium wilt (FW) and Ascochyta blight (AB) are two important diseases of chickpea which cause 100 % yield losses under favorable conditions. With an objective to validate and/or to identify novel quantitative trait loci (QTLs) for resistance to race 1 of FW caused by Fusarium oxysporum f. sp. ciceris and AB caused by Ascochyta rabiei in chickpea, two new mapping populations (F 2:3 ) namely ‘C 214’ (FW susceptible) × ‘WR 315’ (FW resistant) and ‘C 214’ (AB susceptible) × ‘ILC 3279’ (AB resistant) were developed. After screening 371 SSR markers on parental lines and genotyping the mapping populations with polymorphic markers, two new genetic maps comprising 57 (C 214 × WR 315) and 58 (C 214 × ILC 3279) loci were developed. Analysis of genotyping data together with phenotyping data collected on mapping population for resistance to FW in field conditions identified two novel QTLs which explained 10.4–18.8 % of phenotypic variation. Similarly, analysis of phenotyping data for resistance to seedling resistance and adult plant resistance for AB under controlled and field conditions together with genotyping data identified a total of 6 QTLs explaining up to 31.9 % of phenotypic variation. One major QTL, explaining 31.9 % phenotypic variation for AB resistance was identified in both field and controlled conditions and was also reported from different resistant lines in many earlier studies. This major QTL for AB resistance and two novel QTLs identified for FW resistance are the most promising QTLs for molecular breeding separately or pyramiding for resistance to FW and AB for chickpea improvement.
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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 découle