Direct and Marker‐Assisted Selection for Resistance to Common Bacterial Blight in Common Bean
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Common bacterial blight (CBB) caused by Xanthomonas campestris pv. phaseoli and X. campestris pv. phaseoli var. fuscans is a seed‐borne disease that can significantly reduce yield and seed quality of common bean ( Phaseolus vulgaris L.). Disease resistance is the most effective management strategy, but most common bean cultivars have no CBB resistance. Marker‐assisted selection (MAS) shows promise as a method to facilitate pyramiding CBB resistance between common bean gene pools. This study compared the efficiency of direct disease resistance selection (DDS) and MAS for the pyramiding and transfer of CBB resistance into dark red kidney bean. Direct disease resistance selection and MAS were applied independently, from the F 1 through the F 5 , in an inter‐gene pool double‐cross population, Wilkinson 2/dark red kidney (DRK) 2//DRK 1/VAX 3. Replicated trials were performed in the greenhouse and field in 2006 and 2007 to assess levels of CBB resistance in 15 breeding lines independently developed with each method. Under high disease pressure, in two greenhouse environments, 12 resistant breeding lines were obtained with DDS compared with six using MAS, and the overall CBB mean disease severity index was 3.3 for DDS and 4.2 for MAS. Under moderate disease pressure in the field, there was no significant difference ( p > 0.05) between the responses of breeding lines developed by the two selection methods. The cost of DDS was US$1.55 per plant compared to $2.03 for MAS.
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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 | 0,001 | 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 ».