Marker‐assisted selection of common beans for resistance to common bacterial blight: efficacy and economics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The possibility of using random amplified polymorphic DNA (RAPD) markers previously mapped in the common bean PC50/XANI59 population to select for resistance to common bacterial blight (CBB) in different populations was examined. Two out of 02 selected RAPD markers were polymorphic in HR56 and W0633d, the parental lines used in this experiment. Cosegregation analysis of the two polymorphic markers and disease reaction in a recombinant inbred (RI) population derived from HR67/W1744d confirmed that one of the two RAPD markers, BC420 900 , was significantly associated with a major quantitative trait locus‐conditioning resistance to CBB in HR67. This locus accounted for approximately 51) of the phenotypic variation. The RAPD marker was transformed into a sequence characterized amplified region (SCAR) marker and used for selection in a different population derived from ‘Envoy’/HR67. Prediction for resistance to CBB with the BC420 .990 SCAR marker was 94.2% accurate in this population. A comparison between marker‐assisted selection (MAS) and conventional greenhouse screening showed that the cost of MAS is about one‐third less than that of the greenhouse test.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».