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Enregistrement W2083107689 · doi:10.1007/s10681-013-0959-2

Molecular mapping of QTLs for resistance to Fusarium wilt (race 1) and Ascochyta blight in chickpea (Cicer arietinum L.)

2013· article· en· W2083107689 sur OpenAlexaff
Murali Mohan Sabbavarapu, Mamta Sharma, Siva K. Chamarthi, Swapna Nayakoti, Abhishek Rathore, Mahendar Thudi, Pooran M. Gaur, S. Pande, Sarvjeet Singh, Livinder Kaur, Rajeev K. Varshney

Notice bibliographique

RevueEuphytica · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésAscochytaBiologyQuantitative trait locusFusarium wiltBlightPopulationGenotypingFusariumGenotypeAgronomyFusarium oxysporumGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 (F2:3) 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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeObservationnel
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

Citations127
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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