Inheritance of picloram and 2,4-D resistance in wild mustard (<i>Brassica kaber</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The primary goal of this research was to determine the inheritance of cross-resistance to several groups of auxinic herbicides through classical genetic approaches using auxinic herbicide–resistant (R) and –susceptible (S) wild mustard biotypes obtained from western Canada. F1 progeny were raised from crosses between homozygous auxinic herbicide–R and –S wild mustard parental lines. The F1 and F2 populations were assessed for picloram (pyridine group) and 2,4-D (phenoxyalkanoic group) resistance or susceptibility. Analyses of the F1 as well as the F2 progeny indicate that a single dominant gene confers the resistance to picloram and 2,4-D similar to an earlier report of dicamba-based (benzoic acid group) resistance in this wild mustard biotype. Furthermore, analyses of backcross progeny in this species indicate that resistance to all three auxinic herbicides, i.e., picloram, dicamba, and 2,4-D, is determined by closely linked genetic loci. With this information on inheritance of resistance to several auxinic herbicide families, the R biotype of wild mustard offers an excellent system to isolate and characterize the auxinic herbicide–resistance gene.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».