Development of a SCAR Marker to Track Canola Resistance Against Blackleg Caused by <i>Leptosphaeria maculans</i> Pathogenicity Group 3
Notice bibliographique
Résumé
Blackleg of rapeseed and canola (Brassica napus) is caused by various pathogenicity groups (PG) of Leptosphaeria maculans. The disease occurring in the Canadian prairies for the last two decades was caused by PG2 and was controlled by host resistance. PG3 and PG4 isolates have been found recently in Canada, but there is no resistance available against these pathogenicity groups in commercial Canadian varieties. This study sought to identify canola cultivars that could be used as sources of resistance to PG3 and to develop molecular markers for marker-assisted selection. Resistance to PG3 specifically was found in B. napus ‘Dunkeld’ and ‘Quinta’, while B. juncea ‘Cutlass’ and ‘Domo’ proved to be resistant to PG2, PG3, and PG4. A set of F2 progeny of ‘Westar’ (susceptible) × ‘Dunkeld’ was used to identify genetic markers linked to PG3 resistance. These markers were physically located on a BAC clone from B. rapa subsp. pekinensis containing a homolog to a serine threonine 20 (ste20)-like kinase in Arabidopsis thaliana. Thus, we have developed a sequence characterized amplified region (SCAR) marker available for marker-assisted selection in breeding canola for resistance against blackleg caused by L. maculans PG3. This work has received a provisional patent (serial # 60/977,933 – Oct. 5, 2007).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».