Performance of LS97-1610בSpencer’ soybean recombinant inbred line population segregating for resistance to<i>Fusarium virguliforme</i>
Notice bibliographique
Résumé
Clark, W. D., Reyes-Valdes, M. H., Bond, J. and Kantartzi, S. K. 2013. Performance of LS97-1610בSpencer’ soybean recombinant inbred line population segregating for resistance to Fusarium virguliforme . Can. J. Plant Sci. 93: 1179–1185. Sudden death syndrome (SDS) is a devastating disease in soybean which is caused by Fusarium virguliforme. Sudden death syndrome resistance is a quantitative trait; therefore, development of resistant varieties requires understanding of complex genetics and environmental effect. In this study, we aimed to characterize 94 F 5:8 recombinant inbred (RI) lines derived from a cross between a resistant line for SDS, LS97-1610 and a susceptible cultivar, ‘Spencer’ and to identify sources of resistance. The RI lines were evaluated for their relative resistance (RR) to SDS along with the parents in four different environments; two years (2009 and 2010) and two locations (Carbondale and Valmeyer, IL). Analysis of variance revealed significant interactions between genotype and environment in each year of experimentation and in 2-yr combined data. Broad-sense heritability was estimated by ANOVA results, and it was moderate (61%). These results indicate that SDS resistance is partially unpredictable due to environmental influence. Ten RI were identified to have a RR with no significant differences from LS97-1610 and two of them had a RR lower than resistant parent. These stable RI across environments were used for further evaluation in breeding programs. Additionally, data obtained from field evaluation can be used in combination with molecular data to study the effect of quantitative trait loci (QTL) with the environment. The identification of common QTL across environments with consistent expression is the ultimate goal of every marker-assisted selection program.
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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 ».