Cloning of disease-resistance homologues in end sequences of BAC clones linked to<i>Fom-2</i>, a gene conferring resistance to<i>Fusarium</i>wilt in melon (<i>Cucumis melo</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
Disease resistance has not yet been characterized at the molecular level in cucurbits, a group of high-value, nutritious, horticultural plants. Previously, we genetically mapped the Fom-2 gene that confers resistance to Fusarium wilt races 0 and I of melon. In this paper, two cosegregating codominant markers (AM, AFLP marker; FM, Fusarium marker) were used to screen a melon bacterial artificial chromosome (BAC) library. Identified clones were fingerprinted and end sequenced. Fingerprinting analysis showed that clones identified by each marker assembled into two separate contigs at high stringency. GenBank searches produced matches to leucine-rich repeats (LRRs) of resistance genes (R genes); to retroelements and to cellulose synthase in clones identified by FM; and to nucleotide-binding sites (NBSs) of R genes, retroelements, and cytochrome P-450 in clones identified by AM. A 6.5-kb fragment containing both NBS and LRR sequences was found to share high homology to TIR (Toll-interleukin-1 receptor)-NBS-LRR R genes, such as N, with 42% identity and 58% similarity in the TIR-NBS and LRR regions. The sequence information may be useful for identifying NBS-LRR class of R genes in other cucurbits.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».