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Enregistrement W2093278896 · doi:10.1094/phyto-97-7-0842

Identification of Molecular Markers Linked to a<i>Pyrenophora teres</i>Avirulence Gene

2007· article· en· W2093278896 sur OpenAlexfundno aff
Aaron D. Beattie, G. J. Scoles, B. G. Rossnagel

Notice bibliographique

RevuePhytopathology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWestern Grains Research Foundation
Mots-clésBiologyGeneticsIdentification (biology)GeneMolecular markerGenetic markerBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Genetic control of avirulence in the net blotch pathogen, Pyrenophora teres, was investigated. To establish an appropriate study system, a collection of 10 net form (P. teres f. teres) and spot form (P. teres f. maculata) isolates were evaluated on a set of eight barley lines to identify two isolates with differential virulence on an individual host line. Two net form isolates, WRS 1906, exhibiting avirulence on the cv. Heartland, and WRS 1607, exhibiting high virulence, were mated and 67 progeny were isolated and phenotyped for reaction on Heartland. The population segregated in a 1:1 ratio, 34 avirulent to 33 virulent (chi(2) = 0.0, P = 1.0), indicating single gene control of WRS 1906 avirulence on Heartland. Bulked segregant analysis was used to identify six amplified fragment length polymorphism markers closely linked to the avirulence gene (Avr(Heartland)). This work provides evidence that the P. teres-barley pathosystem conforms to the gene-for-gene model and represents an initial step toward map-based cloning of this gene.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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