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Enregistrement W2095257585 · doi:10.1186/1471-2229-11-52

Association mapping of common bacterial blight resistance QTL in Ontario bean breeding populations

2011· article· en· W2095257585 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Plant Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyPhaseolusSingle-nucleotide polymorphismAssociation mappingQuantitative trait locusPopulationXanthomonasGeneticsGenome-wide association studyBreeding programCultivarGenotypeHorticultureGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Common bacterial blight (CBB), incited by Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli (Xap), is a major yield-limiting factor of common bean (Phaseolus vulgaris L.) production around the world. Host resistance is practically the most effective and environmentally-sound approach to control CBB. Unlike conventional QTL discovery strategies, in which bi-parental populations (F2, RIL, or DH) need to be developed, association mapping-based strategies can use plant breeding populations to synchronize QTL discovery and cultivar development. RESULTS: A population of 469 dry bean lines of different market classes representing plant materials routinely developed in a bean breeding program were used. Of them, 395 lines were evaluated for CBB resistance at 14 and 21 DAI (Days After Inoculation) in the summer of 2009 in an artificially inoculated CBB nursery in south-western Ontario. All lines were genotyped using 132 SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms) evenly distributed across the genome. Of the 132 SNPs, 26 SNPs had more than 20% missing data, 12 SNPs were monomorphic, and 17 SNPs had a MAF (Minor Allelic Frequency) of less than 0.20, therefore only 75 SNPs were used for association study, based on one SNP per locus. The best possible population structure was to assign 36% and 64% of the lines into Andean and Mesoamerican subgroups, respectively. Kinship analysis also revealed complex familial relationships among all lines, which corresponds with the known pedigree history. MLM (Mixed Linear Model) analysis, including population structure and kinship, was used to discover marker-trait associations. Eighteen and 22 markers were significantly associated with CBB rating at 14 and 21 DAI, respectively. Fourteen markers were significant for both dates and the markers UBC420, SU91, g321, g471, and g796 were highly significant (p ≤ 0.001). Furthermore, 12 significant SNP markers were co-localized with or close to the CBB-QTLs identified previously in bi-parental QTL mapping studies. CONCLUSIONS: This study demonstrated that association mapping using a reasonable number of markers, distributed across the genome and with application of plant materials that are routinely developed in a plant breeding program can detect significant QTLs for traits of interest.

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,133 · 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