Identification and characterization of NBS–LRR class resistance gene analogs in faba bean (Vicia faba L.) and chickpea (Cicer arietinum L.)
Notice bibliographique
Résumé
A PCR approach with degenerate primers designed from conserved NBS-LRR (nucleotide binding site-leucine-rich repeat) regions of known disease-resistance (R) genes was used to amplify and clone homologous sequences from 5 faba bean (Vicia faba) lines and 2 chickpea (Cicer arietinum) accessions. Sixty-nine sequenced clones showed homologies to various R genes deposited in the GenBank database. The presence of internal kinase-2 and kinase-3a motifs in all the sequences isolated confirm that these clones correspond to NBS-containing genes. Using an amino-acid sequence identity of 70% as a threshold value, the clones were grouped into 10 classes of resistance-gene analogs (RGA01 to RGA10). The number of clones per class varied from 1 to 30. RGA classes 1, 6, 8, and 9 were comprised solely of clones isolated from faba bean, whereas classes 2, 3, 4, 5, and 7 included only chickpea clones. RGA10, showing a within-class identity of 99%, was the only class consisting of both faba bean and chickpea clones. A phylogenetic tree, based on the deduced amino-acid sequences of 12 representative clones from the 10 RGA classes and the NBS domains of 6 known R genes (I2 and Prf from tomato, RPP13 from Arabidopsis, Gro1-4 from potato, N from tobacco, L6 from flax), clearly indicated the separation between TIR (Toll/interleukin-1 receptor homology: Gro1-4, L6, N, RGA05 to RGA10)- and non-TIR (I2, Prf, RPP13, RGA01 to RGA04)-type NBS-LRR sequences. The development of suitable polymorphic markers based on cloned RGA sequences to be used in genetic mapping will facilitate the assessment of their potential linkage relationships with disease-resistance genes in faba bean and chickpea. This work is the first to report on faba bean RGAs.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».