Identification of common root-lesion nematode (Pratylenchus thornei Sher et Allen) loci in bread wheat
Notice bibliographique
Résumé
Plant parasitic nematodes are a major biotic cause of wheat-yield loss in temperate wheat-growing regions. A major strategy to develop resistance to root-lesion nematodes (RLNs) in wheat is to assess and then exploit their natural genetic variation. This study examines RLN (Pratylenchus thornei) resistance in 1 Middle Eastern landrace (AUS4930 7.2) and 1 synthetic hexaploid wheat, CROC_1/AE. SQUARROSA (224)//OPATA (CROC), using F2 and F9 populations generated by crossing AUS4930 7.2 and CROC with the susceptible cultivar Pastor, and inoculating these crosses with P. thornei in greenhouse trials. Wheat microsatellite markers linked to previously identified quantitative trait loci (QTLs) for resistance to P. thornei and P. neglectus were used to screen both populations. In the AUS4930 7.2 x Pastor population, resistance loci on chromosomes 1B, 2B, and 6D were detected. Similarly, in the CROC x Pastor population, 2 resistance loci, located on chromosomes 1B and 3B, were identified. Interestingly, a resistance locus located on chromosome 6D was not detected. More detailed mapping is required in these 2 populations, developed using new RLN resistance sources, to determine whether the QTLs identified on these chromosomes are the same, are allelic, or are linked to different resistance loci from those previously identified, and to determine whether these 2 sources contain other novel resistance loci.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».